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萬維鋼: 人要比AI兇
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隨著人工智能（AI）的飛速發展，研究人員不斷尋求最佳途徑來實現更加智能化的系統。無論是在遊戲、語言處理還是機器視覺領域，人工智能系統的性能有了顯著提升。然而，在這一進程中，一些關鍵的問題也浮現出來：AI應該依賴於人類設計的專家知識還是依賴於數據和計算能力的自我學習？
這個問題的答案可以
source: 精英日課
赫拉利在他的新書中強調，他撰寫這本書的主要目的，是希望人類能夠通過做出明智的選擇，來避免最糟糕的結果。他進一步解釋：「歷史的研究重點並非‘過去’，而是‘變化’。歷史能告訴我們，什麼是恆常不變的，什麼是正在改變的，以及變革是如何發生的。」比如，我們回顧工業革命的歷史，不僅是
在Yuval Noah Harari的新書中，他深入探討了為什麼帶有虛構元素的信息比純粹的真相更容易獲得人們的認可與共鳴，並且往往傳播得更快。Harari提出了兩個關鍵的理由，幫助我們理解這一現象。
1. 虛構信息的簡單性與人類心理需求
Harari的第一個觀點是，虛構的信息往往更簡單直接，
大家都知道故事是假的，但是仍喜歡聽故事，並且被故事影響。
在Yuval Noah Harari的新書中，他提出了一個引人深思的問題：「什麼是信息？」這個看似簡單的問題，實際上揭示了人類對信息本質的誤解。Harari在這裡挑戰了我們對於信息的傳統理解，並且引入了一個更廣泛的視角，重新思考信息的價值與功能。
這些共同想像的信息形成秩序，而秩序本身就是力量。
隨著互聯網的發展，搜尋引擎已成為我們日常生活中不可或缺的一部分。然而，隨著科技的進步和人們需求的多樣化，傳統的搜尋引擎已經無法滿足所有的需求。這正是Perplexity出現的原因。作為一種被稱為“答案引擎”的新型搜尋工具，Perplexity正試圖重新定義我們獲取信息的方式。
什麼是Perpl
先下手為強：利用AI提高競爭力
在大多數人還在觀望AI的潛力時，先下手的人已經開始發揮出巨大的優勢。關鍵在於，你需要主動推動AI的使用邊界，而不是等待技術發展逼近你。
以下是一些具體的策略：
探索新應用場景：不斷嘗試將AI應用於更多的工作環節，探索其潛力。
提升個人技能：學習和掌握更多AI相
M-P神經元模型
1943年，沃倫·麥卡洛克（Warren McCulloch）和沃爾特·皮茨（Walter Pitts）提出了歷史上第一個用於模擬生物神經元功能的數學模型，這便是M-P神經元模型。這一模型的提出，標誌著神經科學和計算理論領域的一個重要里程碑。
麥卡洛克是一位神經生理學家和精神病
NVIDIA（英偉達）作為全球領先的圖形處理器（GPU）製造商，不僅在遊戲市場佔有重要地位，還在專業圖形和高性能計算領域擁有強大的產品線。
