Xsmn 7.1.22 Tại sao trí tuệ nhân tạo lại giải quyết toán học?

Cập Nhật:2022-07-17 06:04    Lượt Xem:183

Xsmn 7.1.22 Tại sao trí tuệ nhân tạo lại giải quyết toán học?

Không, không. Hãy bắt đầu với bài thi tốt nghiệp. Quan trọng của việc thi vào đại học có thể so với việc thi vào đại học. Để tôi nói cho các bạn biết một số: trong vụ 2021, đã có hàng triệu ứng viên trong kỳ thi vào đại học quốc gia, và ở 2022, có hàng triệu ứng viên trong kỳ thi vào đại học quốc gia, có nghĩa là, số ứng cử viên để thi vào tốt nghiệp đại học gần với nửa số ứng cử viên cho kỳ thi vào đại học quốc gia. Hãy nhìn vào mức độ gia nhập. còn tỉ lệ nhận vào của kỳ thi vào đại học ở 2021 là s ố 877, trong khi tỉ lệ nhận vào chỉ số học bổng trung học ở 2022 chỉ là 244. cuộc thi tuyển sinh viên tốt nghiệp còn mãnh liệt hơn so với cuộc thi vào đại học. Description Dừng lại Ngày nay, kết thúc bài kiểm tra kết thúc bằng đại học ở 2022, và ghi chép chưa được công bố. Nhiều ứng viên nói rằng bài học tiếng Anh của năm nay khá đơn giản, và chủ đề chính trị khó khăn hơn dự kiến, nhưng điều khó khăn nhất là toán học. Một số ứng viên nói: Tôi cảm thấy mình không thể làm được điều gì hơn 26rdso;. Những người khác nói: Tôi cảm thấy như mình chẳng học bài gì cả năm rồi vậy. t ôi cảm thấy mình chưa học toán% 2Sau đó. Có thể nói rằng trong cuộc thi tuyển sinh viên tốt nghiệp, bất cứ ai có thể thắng số đông sẽ có thể tự hào về Giang Tô. Description Thực t ếXsmn 7.1.22, không chỉ người bình thường sẽ tìm thấy vấn đề toán học khó khăn, nhưng Al không thể giải quyết các vấn đề toán trong một thời gian dài. Một năm trước, nếu bạn đưa cho trí tuệ nhân tạo tiên tiến nhất thế giới một câu hỏi, hãy hỏi nó: năm cây nhân quả xương đang được trồng ở Vũ Quan, thứ s ẽ nở một lần trong 3000năm, sẽ có trái cây một lần và sau đó chín chắn trong 3000năm. Sau 18000 năm, nó có bao nhiêu trái nhân sâm? Al chắc không thể trả lời câu hỏi này. Lúc đó, Al vẫn còn ở đẳng cấp của các học sinh tiểu học để giải quyết các vấn đề to án học diễn ra bằng lời. Description Quá gần đây, trí tuệ nhân tạo đột nhiên được khai sáng, và khả năng làm các vấn đề to án học đã giết trực tiếp sinh viên khoa học và kỹ sư. Có chuyện gì vậy? Hãy xem báo cáo mới của công nghệ và khoa học MIT. Description Vào tháng giêng 4, 2022, đội nghiên cứu chung của MIT và bốn trường đại học khác đã phát triển một thành tựu mới: chương trình mạng thần kinh họ phát triển có thể giải quyết các vấn đề toán học tuyến và các vấn đề toán học khác của trường đại học. Dù yêu cầu tính giá trị, phương trình viết hay đồ họa chức năng vẽ, thì rất dễ bắt được. Tỷ lệ chính xác đã đạt đến 1000. Nó thực s ự học từ xỉ giây để học bắt nạt. Cô biết không, chỉ vài tháng trước, trí tuệ nhân tạo đã giải quyết những vấn đề tương tự với độ chính xác tối đa là ít hơn mười. Description Oh, nói nhiều quá, AI có làm việc thế nào? Description Hãy nghĩ về nó trước, t ại sao Al không thể làm điều đó trước đây? Tất nhiên không phải vì khả năng tính to án thiếu, mà bởi vì giải quyết các vấn đề toán học không phải là tính thẳng công thức, mà là yêu cầu bạn phải hiểu các từ,Xổ số Bình Thuận giống như vấn đề hoa quả nhân sâm trong ngôi đền Wuzheang đi tới phương Tây. Thêm vào đó, một số câu hỏi cũng cần phải liên quan tới bối cảnh, và bao gồm một số điều kiện ngầm. Ví dụ, một chủ đề về lý thuyết xác suất, hãy hỏi: Trong trò chơi poker Texas, có khả năng nhận được hai cặp là bao nhiêu? 2cm Vấn đề này rất rõ đối với những người khác, nhưng với máy tính, có rất nhiều điều kiện ngầm. Ví dụ, một bộ bài Poke có tiền 52 và 4 màu; Texas poker có năm lá một tay và vân vân. Al không thể giải quyết vấn đề mà không biết những điều kiện đó. Description bức họa này là một công cụ dịch chuyển mới có tên là Codex. Đây là một mô hình mạng thần kinh siêu lớn. bạn có thể đọc ngôn ngữ con người, hiểu ý nghĩa của ngôn ngữ, loại bỏ thông tin dư thừa không liên quan đến vấn đề giải quyết, bổ sung cho những điều kiện ngầm đằng sau bối cảnh, và cuối cùng viết nó trong ngôn ngữ lập trình. Description Ví dụ, câu hỏi về Texas poker% 2thế này; Xác suất nhận hai cặp là bao nhiêu? 2cm Mã dịch như:% 26lda; Có năm lá bài trong một bộ bài, được chọn ngẫu nhiên từ cấp 13 các bộ bài, bốn lá trong mỗi nhóm, và cả bộ 42. Vẽ hai cặp, đòi hỏi tổng ba loại thẻ trong năm lá, và số lượng tối đa của mỗi loại là hai. Hãy cho tôi biết khả năng vẽ hai cặp được không? 2cm Description Sau khi dịch Mã, vấn đề toán học này đã trở thành vấn đề lập trình rất đơn giản, đó là một phần của bánh cho AI. Description Môn sinh, Codex không chỉ có thể mở màn cho AI, mà còn làm những người bình thường như tớ nữa. Giả sử như Tetris không được phát minh ra trong thế giới. nhưng t ôi không thể viết mã được. Tôi phải làm gì đây? Tôi chỉ cần nói vài lời với codex như:% 2dfors; Tôi muốn một trò chơi với các hình dạng khác nhau bao gồm bốn hộp, mà rơi từ trên màn hình. Nhấn vào phím hướng để điều khiển chuyển động bên trái và bên phải của chúng và đẩy nhanh sự sụp đổ của chúng. Nếu một dòng trong màn hình đầy, loại bỏ dòng này% nóc 2hellP 2cm Sau đó, Codex sẽ hồi phục một chương trình chơi trơn tru trên ngôn ngữ máy tính theo mô tả của cậu, và nó thực sự có thể được chạy trên máy tính để chơi. Description Dễ quá! Tại buổi họp báo Cổ Văn tháng Tám 2021, cho thấy là mô tả văn bản với khoảng hàng trăm từ đã tự động tạo ra các trận đấu như Chiến tranh máy bay và che giấu gạch. Nghe có kỳ diệu không? Là một người không biết viết mã, t ôi cũng có thể trở thành một nhà thiết kế trò chơi. Description Cuối cùng, tôi có một chút cảm giác sau khi đọc bài báo nghiên cứu này. Chúng ta dễ dàng hiểu được ngôn ngữ có vẻ trống trải của con người. Tuy nhiên, trí tuệ nhân tạo mạnh cần hàng trăm triệu tập mã để hiểu được ý nghĩa của ngôn ngữ. Ngôn ngữ Chomsky từng nói: Học ngôn ngữ con người là khám phá bản chất của con người, tức là, khám phá các đặc tính tinh thần độc đáo của con người được biết đến đến bây giờ. 2cm Description