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"小小水蜜桃在线观看视频3",　　文|GilPress　　预测是困难的，尤其是对未来的预测。不过，我们掌握着大量数据，它们可以帮助我们对未来做出有根据的猜测，或者至少可以突显出过去的预测在哪里、怎么样以及为什么未能如期实现。这些数据就是历史。　　对今天的英伟达来说，这些数据就是人工智能80年的发展历程，其中包含了资金的高峰和低谷、竞争对手的研发方法，以及公众的好奇、焦虑和兴奋。　　人工智能的历史始于1943年12月，当时神经生理学家沃伦·S·麦卡洛克（WarrenS．McCulloch）和逻辑学家沃尔特·皮茨（WalterPitts）按照（相对较新的）数理逻辑传统发表了一篇论文。在《神经活动的思想观念内在的逻辑演算》（ALogicalCalculusoftheIdeasImmanentinNervousActivity）一文中，他们推测了化和简化的神经元网络，以及它们如何通过传递或不传递脉冲来执行简单的逻辑运算。　　当时正在建立组织化学领域的拉尔夫·理莱（RalphLillie）将麦卡洛克和皮茨的工作描述为在缺乏“实验事实”的情况下“将‘现实’归因于逻辑和数学模型”。后来，当这篇论文的假设未能通过实证检验时，麻省理工学院（MIT）的杰罗姆·莱特文（JeromeLettvin）观察到，虽然神经学和神经生物学领域忽视了这篇论文，但它启发了“那些注定要成为一个新领域（也就是现在的人工智能）的狂热爱好者”。　　实际上，麦卡洛克和皮茨的论文正是“联结主义”（connectionism）的灵感来源，而联结主义正是当今占主导地位的人工智能的具体变体，只不过它现在的名字叫做“深度学习”。尽管它与大脑的实际工作原理并无关联（我们对大脑的工作原理仍然一无所知），但支撑这种人工智能变体的统计分析方法——“人工神经网络”——通常被人工智能从业者和评论家描述为“模仿大脑”。权威人士、领先的人工智能从业者德米斯·哈斯比斯（DemiseHassbis）在2017年宣称，麦库洛克和皮茨对大脑如何工作的虚构描述以及类似工作将“继续为当代深度学习研究提供基础”。　　教训1： 　　谨防将工程与科学、科学与揣测、科学与充满大量数学符号和公式的论文混为一谈。　　最重要的是，要抵制“我们都是上帝”的幻觉的诱惑。在过去的80年里，这种顽固而普遍的傲慢是科技泡沫和人工智能非理性繁荣周期性兴起的催化剂。　　这就引出了人工通用智能（artificialgeneralintelligence），即AGI。在不久的将来，我们将拥有具有类人智能甚至超级智能的机器。　　1957年，人工智能先驱赫伯特·西蒙（HerbertSimon）宣告：“现在世界上已经有了会思考、学习和创造的机器。”他还预测，十年之内，计算机将成为国际象棋冠军。1970年，另一位人工智能先驱马文·明斯基（MarvinMinsky）笃定地说：“在三到八年内，我们将拥有一台具有普通人类智力水平的机器．．．．．．一旦计算机获得控制权，我们可能再也无法夺回。我们将在它们的胁迫下生存。如果幸运的话，他们可能会把我们当宠物来养。”　　预见到AGI的即将到来可谓意义重大，甚至可以改变政府的支出和政策。1981年，日本通商产业省为第五代计算机项目拨款8.5亿美元，目标是开发出能像人类一样进行推理的思维机器。作为回应，美国国防部高级研究计划局（DARPA）在经历了漫长的“人工智能寒冬”之后，于1983年开始通过“战略计算计划”（StrategicComputingInitiative）再次资助人工智能研究，目标是开发出“能像人类一样看、听、说和思考”的机器。　　大约花了十年时间以及几十亿美元，各国的政府才不仅认识到了AGI，也认识到了老式人工智能的局限性。但在2012年，联结主义终于战胜了其他人工智能变种，关于即将到来的AGI的新一轮预测浪潮席卷全球。除了普通的AGI之外，OpenAI在2023年宣告，超级智能AI——“人类有史以来发明的最具影响力的技术”——可能会在十年内到来，“可能导致人类失能，甚至是灭绝”。　　教训2：　　对待这个闪闪发光的新事物要非常当心，要仔细、周到、明智地研究它。　　这个问题与前几轮关于我们距离为机器赋予人类智能有多近的猜测或许没什么不同。问问深度学习的“教父”杨立昆（YannLeCun）就知道了：“要让机器像人类和动物一样高效学习，我们还缺少一些重要的东西。但我们还不知道那是什么。”　　由于“第一步谬误”（即如果一个人成功地迈出了上山的第一步，他就认为沿着这条路走下去就能到达山顶，但事实并非如此），多年来，AGI已多次“近在咫尺”。耶霍舒亚·巴尔-希勒尔（YehoshuaBar-Hillel）是机器翻译领域的先驱，也是最早谈论机器智能局限性的人之一。他指出，如果有人演示了一台计算机正在做一件直到最近才有人认为它可以完成的事情，那么许多人就会认为，即使它做得很糟糕，那也只是技术进一步发展的问题，然后它就会完美无瑕地完成任务。人们普遍认为，只需耐心等待，最终就能实现这一目标。但现实却一次又一次地否定了这一点，早在20世纪50年代中期，巴尔-希勒尔就提出了警告。　　教训3：　　从不会做某件事到做不好某件事的距离，通常比从做不好某件事到做好某件事的距离要短得多。　　20世纪50和60年代，由于驱动计算机的半导体处理速度突飞猛进，许多人陷入了“第一步谬误”中。随着硬件性能沿着“摩尔定律”（Moore’sLaw）可靠的上升轨迹逐年提升，人们普遍认为机器智能将与硬件同步发展。　　然而，除了不断提升的硬件性能，人工智能发展的新阶段还引入了两个新要素：软件和数据收集。从20世纪60年代中期开始，专家系统带来了对捕获和编程现实世界知识的新关注，特别是专业领域的专家知识，尤其是他们在实践中的经验法则。到20世纪80年代，据估计有三分之二的世界500强公司将这项技术应用于日常业务活动。　　然而，到了20世纪90年代初，这种人工智能泡沫彻底破灭。众多人工智能初创公司倒闭，各大企业冻结或取消了他们的人工智能项目。早在1983年，专家系统先驱艾德·费根鲍姆（EdFeigenbaum）就已经发现了导致他们消亡的“关键瓶颈”，即扩大知识获取过程的规模，“这是一个非常繁琐、耗时且昂贵的过程”。　　专家系统还面临知识积累的挑战。由于需要不断添加和更新规则，因此这个系统维护起来既困难又昂贵。与人类智慧相比，专家系统还显示出思维机器始终存在的缺陷。它们“非常脆弱”，当被输入不寻常的信息时，就会犯下奇怪的错误，无法将自己的专业知识迁移到新的领域，也缺乏对周围世界的理解。在最基本的层面上，它们无法像人类那样从实例、经验和环境中学习。　　教训4：　　最初的成功，即企业和政府机构的广泛采用，以及大量的公共和私募投资，即使历时10年或15年，也不一定能创造出一个持久的“新产业”。泡沫往往会破灭。　　在人工智能发展的起起伏伏中，两种完全不同的人工智能开发方法争夺着学术界、公共和私人投资者以及媒体的注意力。四十多年来，基于规则的符号人工智能（SymbolicAI）方法一直占据主导地位。但是，人工智能的另一种主要方法——基于实例、以统计分析为动力的联结主义（connectionism），在20世纪50年代末和80年代末也曾短暂地受到大力追捧和宣传。　　在联结主义于2012年复兴之前，人工智能的研究与开发主要由学术界推动。　　在教条主义（即所谓的“常态科学”）盛行的学术界，在符号人工智能和联结主义之间总是面临着二元选择。例如杰弗里·辛顿（GeoffreyHinton）在2019年的图灵讲座（TuringLecture）中就用大部分篇幅讲述了他和少数深度学习的信徒在主流人工智能和机器学习学者手中所经受的考验和磨难。此外，辛顿还对强化学习和他在DeepMind的同事们的工作进行了驳斥，可谓是典型的学术风格（即“我的教条才是真正的福音”）。　　仅仅几年后，也就是2023年，DeepMind接管了的人工智能部门（辛顿也从谷歌离职），这主要是对OpenAI成功的回应，后者也将强化学习作为其人工智能开发的一个组成部分。然而，无论是DeepMind还是OpenAI，抑或是众多致力于发展AGI的人工智能“独角兽”，都没有迹象表明它们关注的重点不是当今的教条——也就是大规模语言模型（LargeLanguageModels）。　　2012年之后，人工智能的发展大体上已从学术界转向私营部门，但该领域的主要关注点仍只针对一种方法。　　教训5：　　不要把所有人工智能“鸡蛋”都放在同一个篮子里。　　毫无疑问，黄仁勋是一位杰出的首席执行官，英伟达也是一家优秀的公司，因为其芯片的并行处理（最初设计用于高效渲染视频游戏）非常适合深度学习计算，它成功地迅速抓住了十多年前突然出现的人工智能机遇。即便行情一片大好，但黄仁勋仍然保持着警惕，以至于他在后来的员工演讲中，开场白总是“我们公司距离破产只有三十天。” 　　除了保持警惕（还记得安迪·格鲁夫（AndyGrove）领导下的吗？），人工智能过去80年的发展也可能有助于指导英伟达度过未来三十天或三十年的起伏。　　本文作者为福布斯资深撰稿人，文章内容仅代表作者本人观点。股市回暖，抄底炒股先开户！智能定投、条件单、个股雷达……送给你>>海量资讯、精准解读，尽在新浪财经APP

"小小水蜜桃在线观看视频3",专业选手打在身上的拳头固然痛，却也不如生活曾给她的暴击那么痛彻心扉。她不是不怕痛，她是曾经千百倍地痛于现在，显得那雨点式--**--　　专业选手打在身上的拳头固然痛，却也不如生活曾给她的暴击那么痛彻心扉。她不是不怕痛，她是曾经千百倍地痛于现在，显得那雨点式的拳头落在身上也像甘霖了。　　文| 阿布　　虽然前几天已经在各种剧透图中见到了贾玲减重后的真容，在情人节上海影城路演活动上见到活的（半个）贾玲的时候，我还是露出了和电影里乐莹听到李雪琴跟乔杉结婚还非得请自己当伴娘时一样的表情：woc，她腰这么细！woc，她都没有穿个修身的衣服来显身材！woc，这世界上果然只有胖子才会想要通过穿对衣服来“显瘦”，而瘦子是穿什么都显瘦的！贾玲在上海　　为什么对胖子的恶意这么大？　　其实前几天我对《热辣滚烫》的饥饿营销还是有点反感的：拿瘦了100斤当宣传法宝，又不公布照片，藏着掖着放一张阴影身形图，这是必须在大年初一买张电影票才能看到贾玲真容的意思吗？　　但是那天看完片子我反而理解了贾玲说的，这部电影不是在讲减肥。电影里女主角乐莹（当然也是贾玲本人）从210斤减到110斤的过程，大概只剪进去一分钟吧。为了不让电影重心偏移到减肥上去，贾玲把大家对她个人的关心都交代在了片尾字幕里——长长的备忘录记载下她体重的浮动数字，记载下她深夜对鸡爪和小蛋糕的渴望，也记载下她的反弹、崩溃与再战。　　尽管贾玲不想多提，但是鉴于这100斤确实太过震撼，电影从未映到已映多日，都免不了让人们的关注点偏移到体重上去。这些天对于电影内容的讨论热度显然远远不及贾玲的体重——短视频上有无数健身博主在拆解电影里乐莹的每一个健身动作，有无数减肥博主在自述自己减掉50—100斤的经历，当然也有很多人在质疑她，这些质疑包括但不限于以下种种：　　贾玲瘦了皱纹多了，不如以前喜庆了；　　贾玲肯定是打司美格鲁肽瘦的，要不然药发明前她怎么不减；　　贾玲减肥那是有高薪团队的，普通人不要学，你减不到那样；　　贾玲减肥肯定是为了嫁人的；　　贾玲减下来有几十亿元票房，你又没有，别天真得替人家数钱；　　今天又升级到了一个离谱的谣言，说贾玲减下来像姜昆，她肯定是姜昆的私生女，不然怎么发展得这么好？　　哎呦喂，怎么说呢，人类的确是有点“爱打分”的天性在身上，喜欢对人说长道短，喜欢互相比较，也喜欢将自己的意志加之于人。倒也不觉得生气，只觉得挺耐人寻味的，就好像看到一个人说：贾玲瘦了以后就不是她了，还体贴地加了一个括号：（与体重无关）——合着贾玲减掉的那100斤里，还包括了她21克重的灵魂了是吗？　　上海路演现场，来了一个和贾玲一样减掉100斤的女生，那女生抱着贾玲就开始哭，说她很难过的是，减肥之后有人会对她说：你瘦了以后就不好看了。　　好家伙，胖的时候有人说你不好看，瘦了照样被人说。官字两个口，都不及有的人嘴皮子两边翻呐。然而可惜的是，人类除了有爱给别人打分的天性，同时还配套了“自我攻击”的基因——别人的评价，尤其是差评，很容易被听进去、接纳下来、化成自我批评自我攻击的能量。电影里的乐莹不就是在周边众口一词的嫌弃中陷入自我厌恶和无价值感的吗？（也是抑郁症的根源之一，嗯）　　电影上映之后引发过一个提问：为什么人们对胖子的恶意这么大？　　我想了想，其实不是人们对胖子的恶意特别大，而是人会对别人身上和自己不同的特点普遍抱有一定程度的恶意，胖子只是因为容易和“懒”“贪吃”“不自律”联想在一起而更加雪上加霜——想想学生时代，什么样的人最容易受到霸凌？无非是，个子矮一点，高一点，胖一点，瘦一点，戴眼镜，青春期胸大一点，口吃，成绩差一点……总之，只要某方面和大多数人不太相同，就容易受到集体的排挤。我们从小到大，大概身边总有几个“猴子”“长脚”“猪头”“四眼”，我也曾在学生时代被人叫过几年“胖子”。　　这些绰号大多都谈不上太大的恶意，但也说明了一个事实：当你偏离“正常”的时候，哪怕只是偏离一点点，别人就可以凭借他的“正常”，不需作出任何努力，仅仅只是站在你面前就获得一定的优越感，一声声胖子、猴子背后，其实大多是评价你的人，在这一刻需要通过你，去确认他自己的价值。理解了这一点之后，虽然我们永远也不可能改变别人，却可以在遇到恶意评价的时候，将那些重重压来的欲加之罪，随手轻轻放下。路演现场　　贾玲当然很有智慧，现场被无数人喊着“我爱你”的时候，她笑说：“你们都爱我呀？！我会反弹的啊！”路演现场　　瞧你说的，反不反弹的，那不都得爱你吗！“胖的时候做个快乐的胖子，觉得自己不健康了就适当减点儿”——你看你都这么说了，还有人说你拍电影是为了“审丑”，说最瞧不起胖子的就是你——你永远无法获得所有人的爱，你也不能阻挡反弹后依然被人爱，对不对？（只不过通过增肌和改变饮食方式获得的减重，会不会大幅反弹，本身很值得怀疑。）　　被嫌弃的乐莹的半生　　承认别人有才华又肯努力还干出了大成绩有这么难吗？对有些人来说，好像真的有——乐莹在电影里的每一记出拳，在他们看来都是打拳，拳拳正中他们的玻璃心。　　和这些人聊电影内容大概是徒劳的，不过基于大多数观众并没有那么偏激，我还是想抛开贾玲的体重，再说几句电影。　　看完电影我觉得贾玲是个好演员，乐莹那种因为自卑和终日无所事事不与社会交流造成的“呆”，那种讲话都是嗫嚅，和外人有了分歧从不还嘴，逆来顺受的状态，挺真实的，也和她此前的喜剧角色大相径庭，在一定程度上体现了她作为演员的可塑性。　　贾玲也是个好导演，在这样一部讲述个人成长的电影里融入了贺岁档需要的搞笑与感动，搞笑并不生硬，是原创的生活化的笑料，这已经跑赢了很多导演；感动也并不是无脑爽文，后者通常充满了不切实际的“向生活复仇”情结——这一点你从雷佳音饰演的“坤教练”并未被十分矮化也可以看出来：他那段暴怒发脾气的“渣男戏”，其实是因为乐莹当时说出了他内心对自己的差评，在当下引发了强烈的自我防御，这恰恰说明他内心里对她的观点是认同的。而他丢掉的梦想又被她捡起，也可算是一种“爱过”的证明吧。雷佳音　　非要说深度的话《热辣滚烫》也许谈不上，非要跟费里尼比那估计贾玲自己也得吓一跳。中国女导演本来就屈指可数，贾玲这才第二部，和她的第一部《你好，李焕英》一样，贵在真诚。只要这种真诚保持下去，她今后大概率是会越拍越好的。　　原版《百元之恋》的女主角，打动人的精髓是那种日式的“丧到极点便是自由”；而《热辣滚烫》是逆来顺受半生“就是想赢一次”，立意固然不同，倒也不能草率地大笔一挥，就说翻拍不如原版高级。　　今年贺岁档和贾玲同台PK的国师张艺谋曾经有一句名言，说一部电影能有三五分钟让观众记住就足够了。在《热辣滚烫》里，很多观众开始“爆哭”的点是那条走廊里肌肉乐莹和胖乐莹的对视——　　这一段，贾玲出场的时候，身上的衣服印着“李焕英的女儿”几个字，只是考虑到为了不让观众出戏，故意写得比较潦草。看电影的时候我也确实没认出这几个字。　　后来在片尾花絮里我们看到了更多的“走廊戏”——原来每减掉大概十多斤，贾玲就会重新拍一段走廊戏。我想，这也是她给自己的不断鼓励吧。如果我们能为《机械师》里减重55磅的克里斯蒂安·贝尔送上一声“敬业”，怎么就不能为贾玲再说一次？　　戏里戏外，这段“走廊戏”，应该都会被观众记住，很久很久。　　果汁分你一半，苹果要看心情　　相形之下，拳击在电影里只是一个载体。话虽如此，贾玲还是请来了王德新担任拳击技术指导，他是奥运拳击赛场上唯一的中国籍裁判。戏里把乐莹打趴的是张桂玲，全国女子拳击冠军，据说出拳力度超大，拍戏的时候应贾玲要求也没收着，打在身上是真疼，还差点脑震荡。片尾彩蛋里和贾玲过招的是李菲菲，同样是专业拳击手。他们也都来到了现场。　　虽然体育精神感人，但是坦白说，我还是不喜欢拳击。因为个人家庭原因，早年我每个周日的早晨都在“Are！！！You！！！ready！！！！！！”的怒吼中醒来，那是电视台在转播拳击赛——拳台上血呼啦滋的拳击手聒噪得令我厌烦，更不用说还有拳击手上了台把红袍子一掀，发现里面“忘了”穿底裤，或者拳击手眼看打不过对手，把对方耳朵咬下来……总之我的童年也是见过不少拳台名场面的，对拳击运动是完全爱不起来。　　因此看到电影最后那场拳击大赛，乐莹以业余身份对战专业选手，一样被打得血呼啦滋的时候，我的内心和看台上的张小斐是一样样的：被人打成这样，看着都嘎嘎疼，还不肯下台，有病吧？能上台就是精神胜利，服个输，不丢人啊！　　没想到，导演贾玲会在这儿安排一段《你好，李焕英》式的“反转”闪回——在闪回里我们看到此前她遭遇所有扎心事件的一系列反转，或者不该说反转，该说递进——伤害在闪回中一步步加深，最终几乎将她逼上绝路，若不是当时有200斤体重护体，也就真的是绝路了。（所以有的医生会说留点脂肪关键时刻能保命是真的，苦笑。）张小斐这次演贾玲的姐姐　　看到这里才理解了拳台上的乐莹——专业选手打在身上的拳头固然痛，却也不如生活曾给她的暴击那么痛彻心扉。她不是不怕痛，她是曾经千百倍地痛于现在，显得那雨点式的拳头落在身上也像甘霖了。　　也是看到这里才明白《热辣滚烫》与其说是《百元之恋》的改版，倒不如说是《被嫌弃的松子的一生》的改版——松子终于不再微笑着滚下山坡，松子瘫倒在拳台上，却告别了她四处讨好依然众叛亲离的前半生。　　今后，当她再有一大一小两个苹果的时候，给朋友哪一个，完全看心情了。　　在上海影城路演的时候，不知是谁提了一句，说电影里训练乐莹的那个教练坤哥（不是雷佳音），后来对乐莹也产生了某方面的情愫。有人听到这个说法挺激动，好像发现了什么不得了的爆点一样，追问贾玲，是不是啊？有没有啊？爱没爱啊？贾玲犹豫了大概一秒钟吧，回答说：whocares！（谁在乎啊）　　对啊，都减掉100斤练出一身肌肉了，都是穿prada的女魔头了，健身教练对自己到底有没有过好感，谁还care啊？　　就像有的人会说他还是更喜欢胖胖的贾玲，个么在“你喜欢”和“瘦很多”之间选择，你觉得贾玲，或者说绝大多数女人，她会选哪个？点击进入专题：

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作者：菅点

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