汽车模拟驾驶软件（汽车模拟驾驶软件哪个比较好）

ChatGPT-3是我们从未预料到的颠覆性技术吗？不，当然不是。事情并不像大众科技媒体宣传的那么简单。今天所有的人工智能都不是任何类人人工智能（或人工人类智能，AHI），无论是虚拟助手或自动驾驶汽车或预测应用程序或大型语言模型或搜索引擎或推荐系统或语言翻译或面部识别系统或q/a系统或游戏玩家，如Apple的Siri和Microsoft的Cortana、IBMWatson或MuZero或ChatGPT-3。我们被大型科技商业/广告/媒体炒作所愚弄和欺骗，这些炒作的商业目的是为了赚取一些巨额利润。它是IT基础设施（ML平台、算法、数据、计算）和开发堆栈（从库到语言、IDE、工作流和可视化）的组合：一些应用数学、概率论和统计学，一些统计学习算法，逻辑回归，线性回归，决策树和随机森林，机器学习算法，有监督、无监督和强化人工神经网络、深度学习算法和模型，通过多层过滤输入数据以预测和分类信息，优化（压缩和量化）经过训练的神经网络模型，一些统计模式和推论，一些编程语言，如Python和R.，及其库和包，ML平台、框架和运行时，例如PyTorch、ONNX、ApacheMXNet、TensorFlow、Caffe2、CNTK、SciKit-Learn和Keras，推理SDK，例如Qualcomm神经处理SDK，集成开发环境（IDE），如PyCharm、MicrosoftVSCode、Jupyter、MATLAB等，物理服务器、虚拟机、容器、专用硬件（如GPU）、基于云的计算资源（包括虚拟机、容器和无服务器计算）。此外，它是“狭义人工智能”，旨在执行单一任务，执行该任务所获得的任何知识都不会自动应用于其他任务。今天的机器智能和学习可以作为云服务消费模型的延伸：或者，它被创建为数据科学应用程序堆栈：或者，它是类似高通的AI堆栈，支持多种用例，包括：通用人工智能和机器学习模型优化和量化基于人工智能的相机、语音/音频功能增强现实和虚拟现实高级驾驶辅助系统(ADAS)和辅助驾驶(AD)机器视觉自然语言处理当今使用的大多数AI应用程序都可以归类为狭义AI，称为弱AI。通用人工智能程序/机器/系统通过其嵌入式综合世界模型学习和推理机了解世界。它是通用/真实AI堆栈最重要的组成部分，与其真实世界的数据引擎交互，提供智能功能/能力：处理关于世界的信息概括其数据元素、点、集合指定其数据结构和类型迁移其学习将其内容语境化预测因果数据模式推断因果关系……真正的AI系统将有效地和高效地与世界互动，根据其智能预测和处方适应它、导航它并操纵它的环境。总结狭义/弱AI仍然不是真实的、真实的或一般的MIL。作为一种类人智能，它更像是一种伪造的MIL人工智能，本身就是一种计算数字或技术智能。AHI到处都是抹灰或AI清洗。很多东西都标榜为模仿人类的“AI”：“人工智能摄影”“deepfakes人工智能”，“人工智能游戏”“人工智能绘画”，“大型语言模型”，从GPT-3到ChatGPT，“人工智能芯片”……我们拥有的不是AHI，它是随机、统计、概率数据处理软件。今天AI/ML/DL的主导工作，如果它只是继续目前的进程，将永远不会达到真正的智能，其中包括计算机系统与其现实/设置/环境进行因果交互的能力。这一切都源于图灵的基本偏见，即当人造机器开始获得“思考”的能力并像具有智能的人一样行动时，人工智能就会出现。在不久的将来，一个真正的、非人类的人工智能会成为现实吗？我计划它的全功能原型必须在2025年之前开发出来，正如E.Musk所预测的那样。