Raha hiverenana amin'ny maha-zava-dehibe azy, ny fahatapahan'ny AIGC amin'ny maha-tokana dia fitambarana anton-javatra telo:
1. GPT dia dika mitovy amin'ny neurons olombelona
Ny GPT AI asehon'ny NLP dia algorithm amin'ny tamba-jotra neural informatika, izay ny maha-zava-dehibe azy dia ny manahaka ny tambajotra neural ao amin'ny cortex cerebral olombelona.
Ny fikirakirana sy fisainan-tsain'ny fiteny, mozika, sary, ary fampahalalana momba ny tsiron-javatra rehetra dia asa angonin'ny olombelona.
atidoha ho toy ny “solosaina proteinina” mandritra ny fivoarana maharitra.
Noho izany, ny GPT no fakana tahaka ny mety indrindra amin'ny fanodinana fampahalalana mitovitovy amin'izany, izany hoe fiteny tsy voarindra, mozika ary sary.
Ny mekanika amin'ny fanodinana azy dia tsy ny fahatakarana ny dikany, fa ny dingan'ny fanadiovana, ny famantarana ary ny fifandraisana.Ity dia tena
zavatra paradoxical.
Ny algorithm amin'ny fanekena semantika amin'ny kabary aloha dia nanangana modely fitsipi-pitenenana sy angon-drakitra kabary, avy eo dia nametraka ny kabary ho amin'ny voambolana,
avy eo dia nametraka ny voambolana ao amin'ny angon-drakitra momba ny fitsipi-pitenenana mba hahatakarana ny dikan'ny voambolana, ary farany dia nahazo valiny fankasitrahana.
Ny fahombiazan'ny fanekena an'ity "mekanisma lojika" ity dia nivezivezy manodidina ny 70%, toy ny fanekena ViaVoice.
algorithm nampidirin'ny IBM tamin'ny taona 1990.
AIGC dia tsy momba ny filalaovana tahaka izao.Ny maha-zava-dehibe azy dia tsy miraharaha ny fitsipi-pitenenana, fa ny mametraka algorithm amin'ny tambajotra neural izay mamela ny
solosaina hanisa ny mety ho fifandraisana eo amin'ny samy hafa teny, izay neural fifandraisana, fa tsy semantic fifandraisana.
Sahala amin’ny fianarana ny fitenin-drazantsika fony isika mbola kely, dia nianatra azy io ho azy isika, fa tsy nianatra “foto-kevitra, fehezanteny, zavatra, matoanteny, famenoana”,
ary avy eo dia mahazo fehintsoratra iray.
Io no modely fisainana an'ny AI, izay fanekena fa tsy fahatakarana.
Izany ihany koa ny maha-zava-dehibe ny AI ho an'ny maodely mekanika klasika rehetra - tsy mila mahazo an'io raharaha io amin'ny ambaratonga lojika ny solosaina,
fa fantaro sy fantaro ny fifandraisan'ny fampahalalana anatiny, ary fantaro izany.
Ohatra, ny toetran'ny fikorianan'ny herinaratra sy ny vinavinan'ny tambajotran'ny herinaratra dia mifototra amin'ny simulation tambajotran'ny herinaratra mahazatra, izay misy ny maodely matematika an'ny
Ny mekanika dia napetraka ary avy eo dia mitambatra amin'ny alàlan'ny algorithm matrix.Amin'ny ho avy dia mety tsy ilaina izany.AI dia hamantatra sy haminavina mivantana a
modely modal sasany mifototra amin'ny satan'ny node tsirairay.
Arakaraka ny misy nodes dia tsy dia malaza loatra ny algorithm matrix klasika, satria mitombo ny fahasarotan'ny algorithm amin'ny isan'ny
nodes ary mitombo ny fivoaran'ny geometrika.Na izany aza, aleon'ny AI manana concurrency node midadasika be, satria AI dia mahay mamantatra sy
maminavina ny fomba mety indrindra amin'ny tambajotra.
Na ny vinavinan'ny Go manaraka (AlphaGO dia afaka maminavina ny dingana am-polony manaraka, miaraka amin'ny fahafahana tsy tambo isaina isaky ny dingana) na ny vinavina modal
amin'ny rafitra toetr'andro sarotra, ny fahamarinan'ny AI dia ambony lavitra noho ny an'ny maodely mekanika.
Ny antony tsy ilana AI amin'izao fotoana izao ny tambazotran-jiro dia ny isan'ny nodes ao amin'ny tambajotra 220 kV sy ambony kokoa izay tantanin'ny faritany.
Ny fandefasana dia tsy lehibe, ary maro ny fepetra napetraka mba hanamafisana sy hampihenana ny matrix, hampihena be ny fahasarotan'ny kajy ny
modely mekanika.
Na izany aza, eo amin'ny sehatry ny fikorianan'ny herin'aratra amin'ny tambajotran-tserasera, miatrika ireo node herinaratra an'aliny na an'hetsiny, node enta-mavesatra ary fomba nentim-paharazana.
Ny algorithm matrix ao amin'ny tambajotra fizarana lehibe dia tsy manan-kery.
Mino aho fa ho azo atao amin'ny ho avy ny fanekena ny lamina momba ny AI amin'ny sehatry ny tambajotra.
2. Ny fanangonana, fanofanana ary famokarana vaovao tsy voarindra
Ny antony faharoa nahatonga ny AIGC nanao fandrosoana dia ny fanangonana vaovao.Avy amin'ny fiovam-pitenenana A/D (microphone+PCM
sampling) mankany amin'ny fiovan'ny A/D amin'ny sary (CMOS+color space mapping), ny olombelona dia nanangona angon-drakitra holografika ao amin'ny maso sy ny maso.
tany amin'ny fomba faran'izay mora indrindra tato anatin'ny folo taona lasa.
Indrindra indrindra, ny lazan'ny fakan-tsary sy ny finday avo lenta, ny fanangonana angon-drakitra tsy voarafitra amin'ny sehatra audiovisual ho an'ny olombelona.
amin'ny vidiny saika aotra, ary ny fanangonan-tsonia mipoaka ny fampahalalana an-tsoratra ao amin'ny Internet no fanalahidin'ny fanofanana AIGC - tsy lafo ny fitambaran'ny angona fanofanana.
Ny tarehimarika etsy ambony dia mampiseho ny firongatry ny fitomboan'ny angon-drakitra manerantany, izay mampiseho mazava ny fironana exponential.
Ity fitomboana tsy mitongilana amin'ny fanangonana angon-drakitra ity no fototry ny fitomboan'ny fahaiza-manaon'ny AIGC.
FA, ny ankamaroan'ireo angona ireo dia angon-drakitra audio-visual tsy voarindra, izay voaangona amin'ny vidiny aotra.
Eo amin'ny sehatry ny herinaratra dia tsy azo atao izany.Voalohany, ny ankamaroan'ny indostrian'ny herinaratra elektrika dia angon-drakitra voarafitra sy semi-rafitra, toy ny
Volavolan-tsarimihetsika sy ankehitriny, izay angon-drakitra momba ny andiam-potoana sy semi-rafitra.
Ny fitambaran'ny angona ara-drafitra dia tokony ho takatry ny ordinatera ary mitaky "fanitsiana", toy ny fampifanarahana ny fitaovana - ny angon-drakitra, ny zotra ary ny herinaratra
Ny switch dia tsy maintsy ampifanarahana amin'ity node ity.
Ny manahirana kokoa dia ny fampifanarahana ny fotoana, izay mitaky ny fampifanarahana ny voltora, ny ankehitriny ary ny hery mavitrika sy mihetsika mifototra amin'ny haavon'ny fotoana, ka
azo atao ny famantarana manaraka.Misy ihany koa ny lalana mandroso sy mivadika, izay fampifanarahana spatial amin'ny efamira efatra.
Tsy toy ny angon-drakitra an-tsoratra, izay tsy mila fampifanarahana, ny fehintsoratra iray dia atsipy fotsiny amin'ny solosaina, izay mamaritra ny mety ho fikambanan'ny fampahalalana.
irery.
Mba hampifanaraka an'io olana io, toy ny fampifanarahana ny fitaovana amin'ny angon-drakitra fizarana fandraharahana, dia ilaina foana ny fampifanarahana, satria ny antonony sy
Ny tambajotran'ny fitsinjarana malefaka dia manampy, mamafa ary manova fitaovana sy tsipika isan'andro, ary mandany vola be amin'ny asa ny orinasa.
Tahaka ny "annotation data", tsy afaka manao izany ny solosaina.
Faharoa, lafo ny vidin'ny fakana angon-drakitra eo amin'ny sehatry ny herinaratra, ary ilaina ny sensor fa tsy manana finday hitenenana sy haka sary.”
Isaky ny mihena ny voltase amin'ny ambaratonga iray (na ny fifandraisan'ny fizarana herinaratra dia mihena amin'ny ambaratonga iray), dia mitombo ny fampiasam-bola ilaina
amin'ny filaharana iray farafahakeliny.Mba hanatrarana ny lafiny enta-mavesatra (faran'ny kapilara), dia fampiasam-bola nomerika lehibe kokoa izany. ".
Raha ilaina ny mamantatra ny fomba mandalo amin'ny tambajotran'ny herinaratra, dia ilaina ny santionany avo lenta avo lenta, ary mbola avo kokoa ny vidiny.
Noho ny halafosan'ny sandan'ny fanangonam-baovao sy ny fampifanarahana ny angon-drakitra, dia tsy afaka manangona tsy an-tsipika ampy ny tambajotran-jiro amin'izao fotoana izao.
fitomboan'ny fampahalalana angon-drakitra mba hampiofanana algorithm iray hahatratrarana ny maha-tokana AI.
Tsy lazaina intsony ny fisokafan'ny angon-drakitra, tsy azo atao ny mahazo ireo data ireo amin'ny fanombohana AI.
Noho izany, alohan'ny AI dia ilaina ny mamaha ny olan'ny angon-drakitra, raha tsy izany, ny code AI ankapobeny dia tsy azo ampiofanina hamokatra AI tsara.
3. Fandrosoana amin'ny herin'ny kajy
Ho fanampin'ny algorithm sy ny data, ny fandrosoana tokana an'ny AIGC dia fandrosoana amin'ny herin'ny kajy ihany koa.Ny CPU nentim-paharazana dia tsy
mety ho an'ny informatika neuronal lehibe miaraka.Ny fampiharana ny GPU amin'ny lalao sy sarimihetsika 3D no mahatonga ny parallèle lehibe.
azo atao ny informatika mitsingevana + mikoriana.Ny Lalàn'i Moore dia mampihena bebe kokoa ny vidin'ny kajy isaky ny singan'ny herin'ny kajy.
Power grid AI, fironana tsy azo ihodivirana amin'ny ho avy
Miaraka amin'ny fampidirana ireo rafitra fitahirizana angovo azo avy amin'ny fotovoltaika sy fizarana angovo marobe, ary koa ny fepetra takian'ny fampiharana
tobim-pamokarana herinaratra virtoaly amin'ny lafiny enta-mavesatra, ilaina amin'ny tanjona ny fanatanterahana ny vinavinan'ny loharano sy ny enta-mavesatra ho an'ny rafitra tambajotran-tserasera sy mpampiasa
rafitra fizarazarana (micro), ary koa ny fanatsarana ny fikorianan'ny herinaratra amin'ny fotoana tena izy ho an'ny rafitra fizarazarana (mikro).
Ny fahasarotan'ny kajy amin'ny lafiny tambajotra fizarana dia tena ambony noho ny an'ny fandaharam-potoanan'ny tambajotran'ny fampitana.Na ho an'ny varotra aza
sarotra, mety misy fitaovana enta-mavesatra an'aliny sy switch an-jatony, ary ny fitakiana ny fampandehanan-tambajotra micro grid / fitsinjarana AI
hitsangana ny fanaraha-maso.
Miaraka amin'ny vidin'ny sensor sy ny fampiasana be dia be ny fitaovana elektrônika herinaratra toy ny transformer solid-state, switch-state ary inverter (mpanova),
lasa fironana vaovao ihany koa ny fampidirana ny sensing, computing, ary ny fanaraha-maso eo amin'ny sisin'ny tambajotran'ny herinaratra.
Noho izany, ny AIGC an'ny tambajotran'ny herinaratra no ho avy.Na izany aza, ny zavatra ilaina amin'izao fotoana izao dia ny tsy famoahana avy hatrany ny algorithm AI hahazoana vola,
Fa kosa, resaho aloha ny olan'ny fananganana fotodrafitrasa angon-drakitra takian'ny AI
Amin'ny fisondrotan'ny AIGC dia mila fisainana milamina tsara momba ny haavon'ny fampiharana sy ny hoavin'ny hery AI.
Amin'izao fotoana izao, ny lanjan'ny hery AI dia tsy manan-danja: ohatra, ny algorithm photovoltaic miaraka amin'ny faminaniany marina 90% dia apetraka eo amin'ny tsenan'ny toerana.
miaraka amin'ny tokonam-baravaran'ny varotra 5%, ary ny fivilian'ny algorithm dia hamafa ny tombom-barotra rehetra.
Ny angon-drakitra dia rano, ary ny herin'ny kajy ny algorithm dia fantsona.Rehefa mitranga izany dia ho tanteraka izany.
Fotoana fandefasana: Mar-27-2023