US /ˌkɑmpjʊˈteʃən/
・UK /ˌkɒmpjuˈteɪʃn/
Và như vậy, sự cân bằng trong tính toán sẽ được chuyển dịch mạnh mẽ sang việc tạo ra ngay lập tức.
một số gã khổng lồ công nghệ thế giới
Đây là cách chúng hoạt động và tại sao các công ty công nghệ
thực tế ông ấy phản bác ý tưởng về một cỗ máy có thể suy nghĩ hoặc nhận thức mọi thứ.
Tiến nhanh đến năm 1936 với việc Alan Turing hình thức hóa phép tính, đây là một bước đệm khổng lồ cho sự tiến bộ trong AI.
Có rất nhiều cơ hội cho việc tính toán mà không chỉ đơn thuần là hiển thị màu sắc trên màn hình.
Đây là gì? Tại sao điều này lại quan trọng?
Ngày nay, khi mọi người nói về AI, họ thường nghĩ đến các mô hình ngôn ngữ lớn, hoặc họ nghĩ đến AI tạo sinh, hoặc họ có thể nghĩ đến một chatbot.
Tôi nghĩ rằng vẫn còn quá sớm.
Và rồi, khi chúng bước vào thế giới thực,
Và để nói về một số kết quả đáng kinh ngạc gần đây.
Chúng ta hãy cùng trò chuyện với Avi Loeb, nhà vật lý thiên văn và giám đốc Viện Lý thuyết và Tính toán tại Đại học Harvard, tác giả của cuốn First Sign of Intelligent Life Beyond Earth.
Chúng ta hãy cùng trò chuyện với Avi Loeb, nhà vật lý thiên văn và giám đốc Viện Lý thuyết và Tính toán tại Đại học Harvard, tác giả của cuốn First Sign of Intelligent Life Beyond Earth.
Bạn có thể tưởng tượng bộ não của mình đang thực hiện rất nhiều phép tính ẩn để lắng nghe ai đó nói chuyện và hiểu những gì họ đang nói.
Hao mòn có nghĩa là tổn thương đến từ việc sử dụng thông thường hàng ngày.
Lượng tính toán cần thiết để thực hiện quá trình suy luận đó lớn hơn 100 lần so với những gì chúng ta thường làm.
Vì vậy, nếu bạn có thể tưởng tượng, chúng ta đã nghĩ rằng lượng tính toán cần thiết là rất lớn vào năm ngoái.
Tôi là giáo sư khoa học tại Đại học Harvard, giám đốc Viện Lý thuyết và Tính toán, và trưởng dự án Galileo tại Đại học Harvard.
Bạn cũng phải đối mặt với vấn đề về trí tuệ nhân tạo (AI) và công nghệ, có thể phát hiện và có thể giảm thiểu một mối đe dọa an ninh quốc gia nghiêm trọng.