人工智能技术发展与竞赛 - 人工智能技术在过去两年内能力提升了约100倍 [13] - 人工智能性能未来有提升一千倍的潜力 [15] - 技术竞赛自工业革命以来一直存在 当前的人工智能竞赛是最重要的一场 [10][11] - 科技领导力至关重要 赋予信息、能源和军事超能力 [11] 人工智能应用与安全 - 大量计算能力被用于提升人工智能的安全性、可靠性和真实性 例如通过反思和研究来减少幻觉 [13][14] - 人工智能能力提升很大一部分将用于更深入的思考、周密的计划和更多的选择 [15] - 网络安全防御依赖于整个行业社群的协同合作 共享漏洞信息和补丁程序已持续约15年 [20] - 人工智能技术正被应用于国防领域 认为拥有过剩的军事力量是避免战争的最好办法之一 [16][17] 人工智能对经济与就业的影响 - 以放射科医生为例 人工智能并未导致该职业消失 反而因为提升了诊断效率和医院经济状况而增加了岗位数量 [41][42] - 工作的核心意义可能不会因自动化而改变 例如律师的职责是帮助他人 而研究文件只是部分工作 [42][43] - 人工智能可能催生全新的行业和就业岗位 例如机器人制造、维修、服装设计等 [44] - 自动驾驶技术可能不会导致所有司机失业 部分司机会转型 技术的应用会创造新的工作类型 [42][44] 人工智能普及与能源瓶颈 - 人工智能是世界上最容易使用的应用 例如ChatGPT用户数量在短时间内增长到近十亿 这有助于缩小技术鸿沟 [47] - 未来几年内 手机将能够完全自主运行人工智能 使每个国家和社会都能受益 [48] - 能源是目前人工智能发展的主要瓶颈 [48][50] - 加速计算技术在过去十年将计算性能提高了10万倍 遵循“英伟达定律” [49][51] - 随着性能提升和能耗降低 未来人工智能所需的能源将微乎其微 从而无处不在 [50] 英伟达公司发展历程与技术 - 公司成立于1993年 旨在创造一种全新的计算架构 [64] - 早期与日本世嘉合作 涉足3D图形游戏领域 游戏产业成为关键驱动力 [64][65] - 公司的GPU最初为处理电脑游戏图形而设计 采用并行处理方式 成为面向消费者的超级计算机 [52][53] - 2012年 AlexNet在计算机视觉领域取得突破 该模型使用了两张NVIDIA显卡进行训练 [51][52] - 深度学习是一种通用函数逼近器 只要有输入和输出示例 就能推导出内部函数结构 可应用于几乎任何领域 [54][55] - 2016年 公司将第一台DGX-1超级计算机（售价30万美元）赠予埃隆·马斯克 用于其非营利人工智能研究（即OpenAI） [60][61] - 从DGX-1到DGX Spark 在保持1 petaflops计算能力的同时 价格从30万美元降至4000美元 体积也大幅缩小 [62]