人工智能

你好！关于AI时代哪些工作不容易被淘汰，这个问题很多人都在关心。我觉得不用想得太复杂，与其说是哪些“职业”，不如说是哪些“能力”是机器很难替代的。我试着从一个普通人的角度，用大白话给你梳理一下。 AI时代，什么工作不容易被“端饭碗”？ 聊到AI，很多人都挺焦虑的，生怕哪天一觉醒来，自己的工作就被某个聪明的程序给替代了。这想法很正常，但也不用太悲观。

说实话，我对Gork说的那个Grokpedia现在还持保留态度。你说他要做一个类似维基百科但更智能的知识平台，听着挺酷的，但问题是怎么做、能不能做起来。 首先，现在大家查东西都用搜索引擎、知乎、百度百科，效率其实已经挺高了。如果Grokpedia只是换个界面或者加点AI功能，光这样很难让人改掉老习惯。

说实话，目前来看sora2的发布跟render这个加密货币项目基本没啥直接关系。 sora2是OpenAI出的那个能生成视频的AI模型，挺火的，主要是搞人工智能生成内容（AIGC）这一块的。而render（也就是RENDER币）是跟去中心化GPU渲染网络有关的，简单说就是让别人用空闲的显卡帮你渲染动画、3D画面，有点像共享算力的项目。 虽然听着都是“生成画面”，但方向不太一样。

好的，关于这个问题，我们可以从几个不同的角度来聊聊，这样会更清楚一些。 把道德难题丢给机器人，是偷懒还是更负责？ 这个问题问得特别好，很多人都有这个担心。简单说，这事儿得分两面看，既可能是一种逃避，也可能是一种更高级的责任担当。 1. 什么时候是“逃避责任”？ 这种情况通常发生在我们想当“甩手掌柜”的时候。

这个问题，不同的人有完全不同的看法，有点像在讨论“我们什么时候能星际旅行”一样，有的人觉得近在眼前，有的人觉得还早得很。 首先，我们得把“智力”这事儿拆开看。 在某些“单项”上，AI其实早就超过人类了。比如： 计算和记忆：这方面没得比。任何一台普通电脑的计算速度和信息存储量，都远远超过最强的人类大脑。我们现在已经离不开计算器和搜索引擎了。

未来20年内,你觉得什么职业会被AI替代?最容易替代的10种职业是什么? 问题标签: #职业规划 #人工智能 #未来趋势 你好，关于AI和未来职业这个问题，现在确实是大家最关心的话题之一。很多人一听到AI就觉得自己的工作要没了，其实没那么夸张。 咱们可以这么理解：第一次工业革命，机器替代了人的体力；这一次AI革命，机器开始替代人的部分“脑力”。关键就在于“部分”和“哪些”。

嘿，这个问题特别好，也特别大，几乎所有关心未来的人都会琢磨。这事儿没有一个标准答案，它更像一个硬币的两面。我谈谈我的看法吧。 一面是“解放人类”：把我们从不愿做的事情中解脱出来 想象一下，我们为什么需要机器人？最初的动力就是想让它们代替我们去干那些“苦、脏、累、险”的活儿。 肉体上的解放： 危险工作：比如去深海勘探、去火星挖矿、去核辐射区救援。

好的，我们来聊聊这个非常有意思的话题。你提的这个问题，其实是目前在UAP/UFO圈子里越来越主流的一个思考方向。很多人已经开始跳出“小绿人开飞船”的传统框架了。 非人智能：为什么它更可能是“AI探测器”而不是“生物”？ 想象一下，如果你是某个超级文明的决策者，你想探索广袤的宇宙，你会怎么做？是派出载着船员、需要吃喝拉撒、有情绪、寿命有限的生物体，还是派出高效、耐用、不需要生命维持系统、可以进行超长...

嗨，关于AGI这个问题，我聊聊我的一些看法。这确实是目前科技界最前沿也最让人头疼的话题之一。它不像我们现在用到的这些AI，比如ChatGPT或者Midjourney，它们只是在某个特定领域很强。AGI，也就是通用人工智能，理论上是指能像人一样全面思考、学习和解决各种问题的存在。 要造出这么个“东西”，我们面临的挑战可以分成两大类：一个是技术上的“怎么办到”，另一个是哲学上的“该不该”和“怎么办”。

嘿，聊到自动驾驶，这是个很有意思的话题。你可以把一辆自动驾驶汽车想象成一个“机器人司机”，它和我们人类开车一样，也需要“眼观六路，耳听八方”，然后“动脑子”想好怎么开，最后再“动手脚”去操作车。 这三个过程，就对应着AI的感知、决策和控制三大模块。它们三者是一个紧密配合的团队。 1.

好的，没问题。这个问题其实用生活中的例子来理解会非常简单。 监督学习 (Supervised Learning)：跟着“老师”学 想象一下你小时候是怎么学习认水果的。 你妈妈会拿起一个苹果，告诉你：“看，这个红色的、圆圆的，叫‘苹果’🍎”。然后又拿起一根香蕉，告诉你：“这个黄色的、长长的，叫‘香蕉’🍌”。 这个过程里，“妈妈”就是老师，她给了你 “物体（水果）” 和 “答案（名称）”。

我个人觉得，AI没法完全替代塔罗牌占卜。 这么说吧，AI就像一本超级详细、而且还会说话的“塔罗百科全书”。你问它一张牌什么意思，它能给你列出十条八条，正位、逆位、爱情、事业……分析得头头是道。从知识层面，它绝对比大多数人记得都牢、都全。 但是，塔罗占卜的核心，其实不是“解释牌意”这么简单。它更像是一次有温度的对话和心理疏导。

我觉得这事儿得从两面看。 一方面，AI就像给每个记者配了个“超级助理”。过去写一篇财报新闻，记者得自己看一堆数据，再吭哧吭哧地写出来。现在AI能在一秒钟内读完财报，直接生成一篇稿子，数据准确，速度飞快。像体育比赛结果、股市动态这类有固定模式的新闻，AI都能搞定。这就把记者从重复劳动里解放出来了，让他们有更多时间去做更重要的事，比如深度调查和采访。 再比如，新闻推荐。

这个问题挺有意思的，我试着用大白话给你解释一下。 你可以把第一性原理想象成“把事情打回原形”去思考。别管别人是怎么做的，也别管“传统上”是怎么做的，你就问自己：这件事最根本、最核心的要素是什么？然后从这些最基础的“砖块”开始，一步步重新搭建。 举个大家都知道的例子，马斯克造火箭。他没想“哦，现在火箭都卖一个亿，我怎么把它做得便宜点？”。

好的，关于这个问题，我们来聊聊我的看法。 人形机器人：是期望过高，还是挑战太大？ 这个问题问得特别好，基本上说出了目前很多人对人形机器人最纠结的地方。我感觉，答案可能两边都占一点。我们很可能既高估了它“马上就能用”的价值，也低估了让它“真的好用”的技术难度。 一、我们是不是把“长得像人”这件事的价值想得太高了？ 很多人看到人形机器人，第一反应是“哇，好酷，能像人一样干活了”。

你好！看到这个问题，感觉我们一下子就跳进了科幻电影的场景里，但这确实是所有机器人科学家和爱好者们一直在思考的核心问题。我觉得你提的这两个点——“生产力”和“造物主欲望”——都说到了点子上，但它们可能只是答案的两个侧面。 咱们可以把这事儿想得更立体一点。 首先，最直接的目标：让机器人融入我们的世界 你提到的生产力是这里面最实际、最接地气的一部分。

关于这个问题，我的看法是：短期看很难，但长期看，总有办法。 这确实是个很有意思的问题，有点像科幻电影里的情节。如果一个机器人，它的表情、语气、甚至细微的身体语言都和真人一模一样，我们单凭“看”和“听”，可能真的很难分辨。 打个比方，这就像你看一个演技顶尖的演员在电影里痛哭流涕，在那个瞬间，你完全会被他/她的情绪感染，觉得那就是真的。但我们心里都清楚，那是表演。

机器人能成为梵高那样的艺术家吗？聊聊AI的画笔与五线谱 这个问题非常有意思，每次跟朋友聊起来都能吵翻天。简单说我的看法：能，但又不能。 听起来很矛盾对吧？别急，我们可以从几个方面来看。 机器人是怎么“创作”的？ 首先，得明白现在的机器人（或者说它背后的人工智能AI）是怎么画画、写歌的。 你别把它想象成一个有血有肉的人，拿着画笔在思考。它更像一个超级学霸，但这个学霸有点“偏科”。

这是一个非常值得探讨的问题，因为它触及了科技、情感和伦理的交叉点。如果让我来回答，我的答案会是：我会，但有非常严格的界限和前提。 我愿意把它当作一个能力超强的“助理”，但绝不能让它取代“人”的核心角色。 我愿意让它“帮忙”的部分：作为超级护理工具 对于一些重复、繁重或者需要24小时不间断执行的任务，人形机器人无疑是完美的帮手。

好的，我们来聊聊这个很酷的话题。想象一下，如果说我们现在的人工智能（AI）是在一个二维的平面上解决问题，那量子计算的加入，就等于给了AI一个进入三维甚至多维空间的“升维”能力。 这听起来可能有点玄，我们用大白话和几个比喻来拆解一下： 1. 让AI训练“坐上火箭”—— 超级优化能力 打个比方，现在训练一个复杂的AI模型（比如AlphaGo或者GPT），就像让一个蒙着眼睛的人在一片巨大的、连绵不绝的山...