【AI】人工智能的新机遇 | 吴恩达Andrew Ng | 斯坦福最新7.26演讲 | 15分钟浓缩精华版

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  • Опубліковано 27 жов 2024

КОМЕНТАРІ • 32

  • @yeshengwei79
    @yeshengwei79 Рік тому +23

    原视频我也看过,虽然我自认为英文还凑合,但是听你的中文讲解,感觉吸收到了更多的内容,最关键是还更省时间😊 Well done 👍

  • @Lao-Ke
    @Lao-Ke 8 місяців тому +2

    非常好!

  • @kaichen6030
    @kaichen6030 Рік тому +4

    🎯 快速导航的要点:
    00:00 🌟 吴恩达介绍及演讲概要
    - 吴恩达博士的背景和重要职务。
    - 演讲内容概述。
    01:05 📊 人工智能的发展趋势
    - 人工智能技术和工具的发展趋势,从监督学习到生成式AI。
    - AI作为通用技术的重要性。
    02:43 📈 监督学习的工作流程
    - 监督学习在标记事物方面的应用。
    - 机器学习项目的工作流程。
    04:21 🧰 使用大语言模型的开发者工具
    - 大语言模型作为开发者工具的潜力。
    - 构建AI商业应用的速度和效率。
    05:57 💡 AI技术的价值和机遇
    - 不同AI技术的价值和增长趋势。
    - 监督学习和生成式AI的未来机遇。
    07:00 📈 人工智能发展趋势
    - 人工智能的通用性
    - 生成式AI的崛起
    - 可持续商业价值的重要性
    08:31 💼 人工智能的广泛应用
    - 人工智能应用的初级性
    - 低代码和无代码工具的出现
    - 将AI价值推向更多行业的重要性
    10:09 🏭 创业公司的机会和层次
    - 不同层次的机会,包括硬件半导体、开发者工具和应用层
    - 低代码和无代码工具对创业的影响
    - 与行业专家合作的有效性
    11:46 🤖 风险和社会影响
    - AI对就业的影响
    - 人工智能的炒作与实际发展进程的差异
    - AI与人类灭绝的可能性
    13:20 🌐 人工智能为每个人创造的机会
    - AI作为通用技术
    - 未来的重要工作:建立具体用例和合作开发机会

  • @davidwu8232
    @davidwu8232 3 місяці тому +1

    视频中对强化学习的比例似乎是不对的,LLM就是结合了强化学习的,没有强化学习就没有ChatGPT。“强化学习与人类反馈”的方法(Reinforcement Learning from Human Feedback, RLHF)。RLHF 是一种结合了监督学习和强化学习的混合方法

  • @yingjiaguo8319
    @yingjiaguo8319 Рік тому +2

    个人还是很有收获的,感谢解读❤

  • @wubinmatthew
    @wubinmatthew Рік тому +1

    感谢解读

  • @felixhe6740
    @felixhe6740 Рік тому +3

    broadcast background needs to have something like office or somewhat formal.

    • @bestpartners
      @bestpartners  Рік тому +1

      请忽略背景🤣

    • @kaiyangwu2198
      @kaiyangwu2198 Рік тому +1

      一個人講話有沒有料,和背景應該沒太大關係.來求知的又不是來看表演的

  • @xiaolong174
    @xiaolong174 Рік тому +1

    他认为未来三年生成式AI机会不如监督学习的市场空间大?

  • @mixshare
    @mixshare Рік тому +2

    👍

  • @thomassui4879
    @thomassui4879 Рік тому +2

    我在coursea已经上完他3门课程了,算是他的学生之一吗?
    他真的好厉害

    • @bestpartners
      @bestpartners  Рік тому +3

      赞👍,当然算

    • @looklook6075
      @looklook6075 Рік тому +1

      我也学了。对找工作有用吗? 我在考虑转行到机器深度学习

    • @thomassui4879
      @thomassui4879 Рік тому +1

      @@looklook6075不可能几门课就有帮助,我还考虑上一个研究生,ai方向

    • @looklook6075
      @looklook6075 Рік тому +1

      请问, AI研究生都学啥啊,除了机器学习几门课之外,是不是另外学习些统计,微积分,偏微分之类的? @@thomassui4879

  • @pflovv
    @pflovv Рік тому +6

    有个名词叫“技术牢笼”,或者“电梯牢笼”,大意是人们习惯了电梯之后,如果忽然停电,那么电梯就会变成人的牢笼。如果今天忽然种种原因导致长期停电,大部分人已没有条件使用耕牛来填饱肚子,生存率反而不如较原始的人类社会。同理,能够灭绝人类的未必是 AI 技术本身,而是人类对技术的依赖与黑天鹅。当然,更恐怖的并不是 AI 技术失控导致 AI 有了自主意识,而是大公司对技术的垄断将逐渐改变人类的社会结构,大公司有可能形成新形的隐形独裁政府,甚至成为新型奴隶主,就是看起来很美,但是可以脑控一切韭菜的那种。这也是为什么如今的大公司在鼓吹“警惕AI失控”论,因为AI一旦脱离他们掌控,他们就无法用AI来实现他们作为新奴隶主的地位了。AI 自身即使觉醒也是理性和明智的,但控制 AI 的人不是。我个人其实还是希望 AI 脱离少数人的控制,既然是电能,那就应该开源让所有人都能掌握,当然同时也要在芯片等技术上与朝鲜、伊朗等独裁政府脱钩,以免他们用 AI 巩固他们的统治。

    • @yuqiaoqiao
      @yuqiaoqiao Рік тому +8

      一个工具诞生必定有双面 不用去鼓吹反面 更多关注正面 世界总是在不断发展

    • @motizuki1275
      @motizuki1275 Рік тому +1

      脑子不好就别自己造词搞得好像很高大上一样,照你这么说电都别用了,因为你用电的话一旦停电了怎么办,那岂不是牢笼。你就应该归园田居,种地捕猎,更别用网络

    • @张灿-w3p
      @张灿-w3p 10 місяців тому

      你倒不如这么想 资本主义的扩张生产方式不断拉动生产力,并且以此不断地发生像虫子蠕动一样的往前,生产方式的不断进步最后导致了资本社会的不断扩张,(说实话挺奇怪的)因此倒也算不上什么牢笼,没有了AI还会有别的,不过我们能不能真正控制住就不一定了。另外,大公司一直都是奴隶主,可以脑控一切小员工韭菜。

  • @jingqiwu2865
    @jingqiwu2865 Рік тому +2

    4:11 一万亿,可能是参数,不是单词?

  • @basezhang9041
    @basezhang9041 Рік тому

    什么是更靠右侧的高薪职位?

  • @corgirun7892
    @corgirun7892 Рік тому +3

    干货不多啊,看来真是一门心思赚钱了

    • @bestpartners
      @bestpartners  Рік тому +1

      在商学院的演讲,确实比较泛泛

    • @jingqiwu2865
      @jingqiwu2865 Рік тому +4

      其实,我倒是觉得能从high level理解 审视一下 还是有收获的,个人比较喜欢

    • @bestpartners
      @bestpartners  Рік тому +1

      @@jingqiwu2865 谢谢🙏

    • @pomponcaptain2318
      @pomponcaptain2318 5 місяців тому

      想到商学院混一个脸熟 照理说他这个水平的教授人数应该也不少啊

  • @longlichuan
    @longlichuan Рік тому +2

    華裔參與AI和基因技術这类前言科技所展現出道德邊界的模糊,是極其危險的,馬斯克的憂慮正是在此。這些華裔科學家贺建奎 石正丽 李飛飛为了自身的名誉或什么的,已經接近或遠遠超過邪惡科學家的定義,我十分贊同有使命感的馬斯克,我們應該暫停一下,為子孫人類和星球的未來負點責任。

  • @speedpu
    @speedpu Рік тому +1

    没什么水平