人工智能不能做什么
2023年3月，高盛发布的全球经济影响报告表明：“生成式人工智能可以替代目前四分之一的工作岗位。”
上个月早些时候，世界经济论坛发布的《未来就业报告》赞同了高盛的预测，而且还进一步分享了人工智能对就业影响的具体数据。其对就业前景的估计令人不寒而栗：8300万个工种将不复存在，而新增工种仅有6900万个，这中间的差距高达1400万。
因此人们有理由恐惧未来自己的工作会被取代，或者已有的工作报酬将无法保证生活水平不下滑。人们害怕他们将被无情地淘汰，失去事业、工作和能够支持他们获得理想生活的方式。甚至已经出现了一份未来可能被淘汰的工作清单（主要在科技、媒体、法律等主流高薪工作领域），人工智能的出现将会导致这些工作首先消失。令人恼火的是上面那些报告中并没有提供任何解决方案和建议，告诉人们应该如何才能保住饭碗。
作者在2023年5月2日发布的推文中表示，人工智能的产出并不值得提倡
与其担忧人工智能会如何占据我们的生活，不如及早磨练一下人工智能无法取代的事情，比如那些不能被数字化或自动化的行动、任务和技能，因为它们都需要人类不断地做出重要的和关键的决定。
因此，我认为有三类由人类驱动的决策能力，是每个部门和行业目前都需要的，并且在可预见的未来仍然需要。
1.情境意识（ContextualAwareness）。提到背景，它并不是某种单一的存在。人类社会里要考虑的背景类型不止以下一种（还可能更多）：文化、经济、情感、历史、地点、政治、情境和社会。而且通常有一条线会贯穿这些不同的背景。经济视角往往不能独立于社会和/或政治视角。真实的生活中任何人都无法将这些背景作为独立和相同分布的元素抽离出来——无论有多少知名的人工智能研究者试图通过精心设计的实验和公布的结果来构建出某个有代表性的数学方程式，都不能达到这个目的。
比如像上面这种网络图片，必须要从人类的历史、地点和政治意识角度出发分析，才能知道这些图片是为了引起公众的某种反应而刻意编造出来的。
2.解决冲突。AI不具备解决争端的能力。事实上，它表现得相当不讨人喜欢。2016年，人工智能聊天机器人Tay在推特上大肆宣扬种族主义、厌恶女性和其他观点，不到1天就被关闭了。再看最近的2023年3月发生的事情，Snapchat中接入了ChatGPT的AI聊天机器人向一个成年人给出了不恰当的建议，说他们是未成年人。
AI不知道什么时候该闭嘴或不回答。人工智能的程序设定就是必须要回应。但它给出的回应的质量、适当性和有效性仍然值得怀疑。对具有复杂情境的问题处理是人工智能系统、工具和平台的一个显而易见的薄弱领域。人工智能可能为人类提供选择依据，但它不能真正帮助我们做出明智的决策。
3.批判性思维。人类评估和评价环境的能力是我们与众不同的特征之一。而批判性思维能力是解决问题能力、好奇心、创造力、推理和策略能力的综合。这些批判性思维元素中的任何一项，人工智能目前都不能很好地达到人类的水平。
例如，计算机编程，又称编码，确实可以解决一些数学问题。但是，一旦数学方程中的任何元素代表了人类，那么通过编码解决问题的方法就不会是最优解，因为至少会有一个人口学意义上的群体因此而被排斥和压迫。
另一个例子，所谓的人工智能艺术是否具有创造性？有人认为它是具有原创性的，但的确发生了一些严苛的版权侵权纠纷，导致人们对从在线资源库中搜索到的内容的合法性（和是否合乎伦理道德）产生了担忧。
人工智能的发展明显已经触达了一个牢固的天花板，因为推理和判断是通过平衡生活经验、专业知识和技能进行的。人工智能本身并没有生活经验，它的专业知识也是由一定的训练/测试数据集和可编程技能决定，范围有限。不足的部分仍然需要人们通过批判性思维能力来弥补。
人工智能不具备情境意识，解决冲突或进行批判性思考的能力。如果你想要从事的职业或具备的技能需要综合运用这三种能力，那么，你就是不可被人工智能取代的。最有可能发生的情况是你的工作职责会发生转变，而不是消失，这样就需要你会分析多种背景的影响，能够调节紧张局势，并进行批判性思考。
例如，对于程序员——无论他是否有计算机科学学位——更关键的能力是能够解释和诠释生成性人工智能的实际作用。如果不能意识到你写的那几行代码的潜在社会影响，你就无法成为一名合格的软件开发人员。从本质上讲，是否能够理解我们在主要知识领域中，数字化和沟通技能的优劣势的微妙之处，这一点将变得至关重要。
【来源：36氪】返回搜狐，查看更多
人工智能帮助理解真实的大脑
人工智能帮助理解真实的大脑过去十年的人工智能进展主要归功于机器学习的进步，即计算机通过处理大量数据自我学习复杂任务，而不是直接由人类编程。这些进展推动了计算机视觉、语言翻译和最近的聊天机器人（如GPT-4）等具有类似人类对话技能的快速进步。神经科学家发现，最好的人工神经网络（ANNs）内部运作方式与大脑的运作方式有一些显着的相似之处。程序员从生物学中获得灵感，所以现在他们正在回报这种灵感，让他们的创作告诉神经科学家有关生物大脑的有用信息。研究人员在ANN模型接近人类表现的任务方面发现了许多内在相似之处，这也为神经科学家提供了验证自己理论的有力工具。
买对的，买一次这篇文章讲述了作者对自己拥有的物品非常有意识和谨慎。作者认为，拥有的物品会主宰自己的生活，所以他只拥有少量的物品，并且为它们精心打理和保养，以使其持久耐用。作者还分享了自己一双历尽沧桑的鞋子的故事，这双鞋子最终在一位手工艺人的巧手下被转变成了一个皮夹，这个故事说明了创造力和人际关系在商业和生活中的重要性。
计算机图形学产业起源于犹他大学自1900年J·斯图尔特·布莱克顿创造出迄今已知最早的动画电影——《魔法画笔》以来，动画已经走过了漫长的道路。现代大多数动画师依靠计算机图形和可视化技术来创建受欢迎的电影和电视节目。20世纪60年代和70年代，计算机科学先驱戴维·埃文斯和IEEE终身会员伊万·E·萨瑟兰在他们的公司埃文斯和萨瑟兰和犹他大学开展了许多如今动画师所使用的技术的开发。他们的开创性研究在很大程度上推动了计算机图形学产业的发展。2021年3月24日，在犹他大学举行了一场仪式，以IEEE里程碑的形式承认计算机图形和可视化技术的贡献。IEEE犹他分会赞助了该提名。
国际民航组织公钥目录可验证电子护照国际民航组织公钥目录（PKD）是交换验证电子机读旅行文件（如电子护照、电子身份证和可见数字印章）所需信息的中央存储库。电子护照在国际旅行中起着重要的身份证明作用，但必须在边境控制时进行验证才能发挥其安全和便利优势。PKD提供了有效的方式让各国上传和下载信息，从而确保信息符合技术标准，其信息可以得到可靠、及时和无限期的交换。
如何通过微型合成器OP-1在音乐技术领域取得巨大影响本文介绍了TeenageEngineering设计工作室通过设计创新，将合成器、采样器和序列器融合在便携设备OP-1中，打破了合成器外观的恐怖认知，成为音乐和设计社区的心头爱，现已收录于旧金山现代艺术博物馆的永久藏品。文章探讨了OP-1背后的文化趋势、市场机遇、目标用户、设计原则和未来发展方向，并呼吁创新者要学会用材料来引领设计的革新和坚韧。
数据压缩驱动互联网，以下是其工作原理每天有超过90亿吉字节的信息在互联网上传输，压缩数据以使其变得更小是研究者们持续探索的方向。现代技术将注意力放在有损压缩方式上，通过有意“丢失”传输中的信息来实现压缩。而损失无关的无损压缩方法已经非常有效，应用广泛，包括PNG图像标准和常见工具PKZip。无损压缩算法的主要思想可以追溯到麻省理工学院的一名研究生，他在一次考试中发现了这一方法。该方法利用不同长度的代码，而不是为每个字符分配独特的二进制编号，可以大大提高信息编码的效率，避免冗余码的产生，并避免在传输过程中丢失数据。
我们不与蚂蚁做生意本文探讨了为什么人类不与蚂蚁进行交易，并解释了这个比喻对于AI与人之间关系的适用性。文章认为，人类不与蚂蚁交易的主要原因是无法与它们沟通和交流，而不是蚂蚁没有价值。如果我们能够与它们交流，那么它们可以为我们提供很多有价值的服务，例如清洁、监视、间谍活动、建筑、修复等。相比之下，人工智能（AI）系统则能够与我们进行交流，因此AI与人类之间的关系与人类与蚂蚁之间的关系有着重要的不同。
为什么猫会揉爪子？如果你有一只猫，你可能见过它用前脚来回推动，左右交替。这个行为被称为揉爪子，因为它类似于揉面团，据加利福尼亚州奥克兰的百老汇宠物医院称。猫通常在柔软的表面上执行这个动作,例如毛毯、人的膝盖和其他动物，根据美国动物医院协会在科罗拉多州木屋镇的消息。为什么猫会揉爪子？尽管原因不确定，但最可能的解释是，这是一种从幼年时期留下的习惯，澳大利亚阿德莱德大学动物行为、福利和伦理学副教授苏珊·海泽尔告诉科学网站。小猫在哺乳期间，会在母亲的身体上节奏地踩踏其前爪，刺激乳汁流动。
超越液晶：DARPA寻求新型可调光学材料DARPA正在寻求新型可调光学材料，以实现更快的光切换速度和更广泛的波长调谐范围，以超越液晶技术限制。这一研究旨在开发更快、更准确、更灵活的光学技术，以促进军事和民用应用领域的进步和创新。
本文使用文章同步助手同步