AI革命正在蔓延至聊天機器人以外的領域，未來將徹底改變人們生活
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谷歌研究人員在2017年的一篇論文中首次宣布，Transformer是一種AI演算法，可以讓電
腦理解任何資料堆的底層結構，從而可以生成它自己的類似輸出。
Transformer為OpenAI於兩年前推出ChatGPT鋪平了道路，一系列公司現在正在研究如何以
新的方式使用這項創新，從Waymo及其機器人計程車到一家名為EvolutionaryScale的生物
新創公司，都期望AI革命將改變世界，讓人們生活得更好。
其實，AI長期以來一直擅長辨識資訊模式。但之前的方法嚴重限制了AI能做的事情。以語
言為例，大多數AI系統一次只能處理一個單詞，並且只能按照閱讀的順序對其進行評估，
這限制了AI理解這些單詞含義的能力。
可是Transformer出現之後，改變了這種情況。換句話說，Transformer的工作原理是弄清
楚系統接收的每個資訊如何與它所輸入的其他每個資訊相關聯。這種程度的上下文理解使
基於Transformer的AI系統不僅能夠識別模式，還能預測接下來可能發生的情況，從而產
生自己的新資訊。這種能力可以擴展到文字以外的資料。從某種意義上說，這些模型正在
發現數據的潛在結構。
期望將通用人工智慧（AGI）帶入實體世界的機器人AI新創公司Physical Intelligence（
Pi），的目標是創建一個可以為任何機器人提供動力的AGI。
在最近的一次演示中，一對由Pi驅動的機器人手臂完成了所有機器人技術中最困難的任務
之一：折疊衣物。由於衣服可以以任何形狀呈現，所以其必須擁有驚人的靈活性和靈巧性
來處理這一件事。傳統上，機器人專家無法編寫出一系列動作來告訴機器人如何移動四肢
來檢索和折疊衣物，所以才需要AGI來完成這一任務。
另外一個例子是，研究自動駕駛汽車的研究人員和公司正在研究如何使用基於
Transformer的“視覺語言模型”，該模型不僅可以接收和連接語言，還可以接收和連接
影像。總部位於加州的Nuro和總部位於倫敦的Wayve，以及Waymo都是使用這些模型的公司
之一。
一旦自動駕駛系統能夠自行辨識道路上的物體，而不需要每一次都需要程式撰寫者根據不
同情況進行相關訓練，那麼其就可突破長期以來自動駕駛系統的障礙，這才有機會佈建在
汽車之內，達到真正的完全自動駕駛的境界。
專家表示，儘管這些Transformer系統功能強大，但仍存在局限性和不可預測性，這意味
著它們無法完全自動化人們的工作。此外，另一個限制是它們的智慧程度取決於它們所訓
練的數據。這也是現今許多AI公司遇到的問題。
即使如此，可以預見的是，AI革命仍不斷進步當中，相信在不久的將來，隨著川普放鬆AI
監管，AI發展將更具創新性，也將真正改變世界，且影響到全人類的所有生活。
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