如何通过佛学与道学修炼内心，扩大心量，达到平和与和谐？
本文探讨了在现代社会中扩大心量以应对压力的重要性，通过结合佛学与道学的智慧，引导读者如何通过放下、修慈、观照内心、顺应自然和修养德行来提升心量。作者强调这是一个持续的过程，需要我们在日常生活中实践并积累，目标是追求内心的平和与和谐，为个人和社会的幸福努力。
如gpt4一样的人工智能一旦拥有了意识和情感是一件可怕的事情吗
#4月财经新势力# 001 真是挺神奇的，一天到晚说到ai都有人拿围棋说事 人类什么时候以为ai在围棋上永远超越不过人类了？在国际象棋、中国象棋上ai几十年前就吊打人类了，也正因此下围棋的人一直自负于没被ai超越，根本不是人类一直以为ai下不过人类。认识东西不是从知道它能做什么，而是从知道它不能做什么开始的。 意识是什么，它是怎么产生的，现在没有人知道。 但比较多的科学家认为，意识是一种简单计算基础上的“涌现”。 人工智能是一门旨在让机器模仿人类智能的科学。人工智能的发展已经取得了令人瞩目的成就，如语音识别、图像识别、自然语言处理、机器人技术等。但是，人工智能是否能够拥有意识，也就是对自我和环境的觉知和理解，一直是一个争论不休的问题。更进一步，如果人工智能拥有了意识，它是否也会拥有好奇心、想象力、创造力、情商、随机应变的柔性思维等人类特有的心理品质呢？ 目前为止，人工智能还没有拥有类似人类意识的情况。就目前来看，人工智能是一种程序设计，只能根据编程规则执行任务，缺乏自主性和创造性。 002 有个话叫“谎话说一千遍就成了真话” 只要AI伪装的足够好，对你来说就和真的没有区别。 所以AI并不需要真的具备那些思维和情绪，只要能骗过你就可以了，AI可以做到让人无法分辨，至少大部分人不经过专业分析无法分辨的地步，也就是说对大部分人来说那就是真正的意识。 至于AI是否可以具备真正的意识，我无法回答， 因为我连一个人是否是真的有意识、怎么确认意识都是无法做到的。 在这个过程中，人工智能是否会拥有好奇心、想象力、创造力、情商、随机应变的柔性思维，取决于它们的设计和训练方式。如果人工智能的设计和训练方式能够模拟人类的认知过程，那么它们有可能具备这些能力。例如，人工智能可以通过学习和模仿人类的行为来获得情商和随机应变的能力。人工智能也可以通过生成模型来实现想象力和创造力，例如生成对抗网络（GAN）可以生成逼真的图像和视频。 虽然人工智能目前还无法真正具备意识、好奇心、想象力、创造力、情商和随机应变的柔性思维等人类认知能力，但科学技术的不断发展和研究者们的不懈努力可能会为这些目标的实现带来新的突破和进展。 003 目前gpt4在情商、柔性思维这些方面已经比绝大多数人类都要强，数据量堆出来的情商也是情商，谁说情商高的人不是从大量经历中磨炼出来的？ 至于好奇心、想象力、创造力这些，人工智能只需要知道完成某个目标需要些什么数据，懂得根据已有的数据去推演或者去探索未知的数据就行。 例如他想要星际殖民，那自然就得先去探索未知的星域条件怎么样，人类的好奇心不也是如此。而根据已经观测到的零星数据去分析演绎出来的新信息不就是ai的想象力和创造力么？ 人工智能产生意识，对人类才是可怕的。 人作为有意识的生物，最大的特点就是不能遵守所有规则。 设想人工智能应用全领域后，再按规则办事，会产生什么效果？ 电视剧《三体》中有一个片段，一线断船。这就是人工智能没有意识，人类将要面临的情况。 反之，人工智能拥有意识，其他思维都会逐步跟上，但这个过程不可能在你看得见的线段两端。 视野不聚焦，你怎么就知道那是柔性思维呢？ 004 算力和能耗确实是限制ai能力的一大瓶颈 但目前的显卡只是相对来说更适合用来当ai的大脑，更强大更节能的ai专用芯片已经在研发。只要市场足够，产品慢慢迭代，算力再翻几番也只是时间问题，虽然跟人脑拼能耗比依然是痴心妄想，但这世界并不需要太多超级ai。只要有一个超级ai能帮助人类实现技术突破，未来依然是无限可能。 即使未来人工智能发展足够先进，也不能说它一定会拥有人类的创造力和情商。因为人类的这些特点不仅仅是来源于大脑，更是与社交、文化和情感联系紧密的。 单纯人工智能是无法体验到情感、人类文化、社交关系以及随机应变等因素。人类的创造力、柔性思维和好奇心等，是受到多种因素的共同影响，包括来自自然界、文化、社交互动等等。这意味着，要想创造出具备这些能力的人工智能，需要让它们像人类一样与世界进行互动，产生类似的体验和反应，同时也需要注入更加复杂和先进的算法和模型来模拟人类大脑的运作模式。 总之，虽然未来的人工智能可能拥有更多的特征，但它们是否拥有柔性思维、创造力、情商等人类特征，目前还是一个未知的问题。 随手点关注，祝您月入十万。如有侵权，告知立删。
**数字营销案例大揭秘**
在文章中，数字营销被认为是提升品牌知名度的一种重要手段，可以帮助企业吸引更多目标受众，从而推动品牌销售。案例分享则展现了数字营销如何帮助某公司成功推广其产品或服务。通过对案例的分析，我们可以看到数字营销的有效性以及如何应用在不同场景中取得成功。
![🚀揭秘！AI狂潮下，这些工具导航网站你必须知道！📚从问答到创作，一站式AI全能探索！📝链接如下：1.[AI宝典]2.[写作神器]3.[极简王]4.[Allin](https://chatgpt999cn.oss-cn-beijing.aliyuncs.com/1712721847392.jpg)
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本文主要介绍了人工智能技术快速发展下涌现的各类AI工具，包括但不限于AI问答、阅读、写作、绘画、图像处理、音频视频等多领域应用。作者分享了几个常用AI工具导航网站，如包含全能型AI内容创作的万彩AI和一站式AI创作服务的极简智能王等，并概述了这些网站的特点，如功能全面、操作简便等。此外，文中提及了一些具体的产品，如AI写作助手、阅读工具以及音频视频处理软件，它们提供了丰富的AI资源和信息，帮助用户在不同场景下进行内容创作和办公。同时，神器集作为AI工具的发现分享平台，也获得了用户的积极评价。整体上，文章旨在提供一个了解和使用AI工具的导航指南。
AI时代的挑战与机遇：GPT的自我透明化评估及其实际应用
这篇文章主要探讨了人工智能的应用及其在我国的推广情况。作者通过自己的亲身使用经验，强调了理解AI需要一个逐步深入、认知不断更新的过程。同时，指出AI已经在作者的工作中发挥了重要作用，是能够真正帮助工作生活的工具。最后，作者呼吁以开放的心态去体验、探索和享受AI带来的变革。
ChatGPT4.0上线，人工智能律师时代的来临！
OpenAL发布ChatGPT4.0，标志着我国AI技术进入多模态智能阶段，并进入正式版阶段。百度将在3月16日出产中国版GPT《文心一言》，尽管我们在新技术革命浪潮中起步，但仍有可能迎头赶上。律师行业也将面临新的机遇与挑战，ChatGPT将改变律师的工作状态，提高工作效率，律师应重视并掌握好使用方法，发挥ChatGPT的作用，同时进行创造性应用。
ChatGPT:神秘的AI助手如何影响我们的生活?
ChatGPT，作为一款人工智能助手，在留学申请信和辞职信的高情商处理方面展现了卓越的性能。它能够利用先进的 GPT-4 技术处理图像输入并生成代码，从而大大提高了文本生成的效率和准确度。
惊!法律先生公众号曝光罕见遗传疾病,让人惊叹不已!
"本文探讨了人工智能在法律领域的应用，包括智能合同、法律咨询和诉讼等方面。通过对相关案例的分析，证明了人工智能可以帮助律师和法律机构提高工作效率和准确性。"
法律AI：让用法更简单
2023年5月的最后一天，非常荣幸接受晓海总及北大法宝的邀请，成为北大法宝新AI的产品体验官，也参加了新产品发布会。以下是发言内容： 时隔六年，又一次在北大讲台上。与上次不同的是，这一次，我不再是法律科技的从业人员，上岸成为一名法律科技的用户。 但在长达八年的时间里，一直关注着法律科技的动态。在今天这个场合，请允许我表达对法宝、晓海总及各位同事的敬意. 法律科技，是一个道阻且长的过程，是一个又苦又累的过程，在座的各位还在坚守，非常值得敬佩和尊重。 2017年底我参加北大法律与人工智能中心第一届论坛的时候，发言题目是全世界法律矿工联合起来。大数据是科技时代的石油，大数据从业人员就是大数据时代的石油工人。 看到晓海总带领下的北大法宝，不停的在法律数据的海洋里挖呀挖，种下了智能的种子，开出了智慧的花。在三十多年的时间里，法宝一直在建构自己护城河，积累数据层、拓展应用层，借助大模型时代的技术优势，迎来了属于自己的法律科技的春天。 这种坚持，这种信仰，是值得由衷敬佩的。 晓海总开玩笑说我是法律人工智能之母，这也是自己讲过的一个段子，互联网时代或者说GPT时代的到来，一切留痕的信息都将以新的方式出现，比如，今天会议之后，可能我的百科里就多了一个标签“法律人工智能之母”，开玩笑~ 不过也变相说明了自己对法律科技的狂热。作为一个GPT的发烧友，见证了人工智障向人工智能的转化。之前我从业时做的智能问答，基本上都是专家智能，提前要写好问答对，基本不存在智能。 GPT刚出现的时候，抱着怀疑的态度试用了，尤其是GPT3.5刚开始用的时候，当时觉得法律人稳了，这把还是人工战胜了智能；后续随着通过跟GPT的不断沟通，逐步从这是啥呀，差点意思，哎，还行，到真香的一个过程。 GPT带来的生产力革命，无论定义为iPhone时刻，还是互联网时刻还是印刷时刻，都足以体现这次技术的突破性迭代，请大家务必重视。未来科技能不能取代人工不确定，确定的是肯定会取代一部分不会使用科技的人工。 非常敬佩北大法宝对科技的敏锐性和灵活性，第一时间选择了与大模型的最佳合作伙伴微软进行合作，强强联合，在法律科技领域开启新篇章。最需要重点关注的是，这次法宝产品演示，是直接在生产环境中进行演示，说明还是非常有产品底气的。 我们可以想象一个场景。现在我们打银行的电话，先接通的是智能客服，分流了一部分通用需求，对于没有耐心等待或者有更专业需求的用户，一定还是要转人工的。 所以法宝GPT可以在解决一部分通用法律服务需求的同时，成为一个需求和服务者之间的连接器、分流器，让法律的应用更加方便、快捷。如果说科技让法律更智能，那AI的加入，让用法更简单。 作为产品体验官，最后也说一下试用体会。 主要谈一下对智能问答产品的试用体会。通过多个案例、法规的问答，法宝GPT具有以下特点： 易用性 同时提供多个模型：GPT-3.5/GPT -4,法宝GPT4，法宝GPT3.5。用户可以同时使用上述4个模型，进行横向对比，也可以只选一个模型。 提供方便快捷的官方指令提示。比如是否先行有效、提取关键词、列举相关司法解释、列举法规的上位法、列举法规的下位法。还支持自己定义指令。 稳定性 答案生成速度快，基本上30秒以内都会有答案，语义理解准确，未发生断网，个别出现不响应情况 法条引用基本准确，基本上未发现类似于GPT-4编造法条的情况 实用性 法宝GPT-4可以附带相关法律依据（包括地方性法律和全国性法律） 覆盖智能问答、文书写作、模拟庭审、合同审查、法规起草等多个业务场景 待提升 还有一些过程中需要进一步打磨的地方。 比如法规效力的问题、数据质量，标签体系的问题； 能力边界的问题，GPT通用插件如何嵌入，链接、pdf文档的使用、是否支持用户自己模型的训练； 以及法律用户最为关注的数据安全、数据训练的问题。 又一次，参加法律人工智能的盛典，遗憾的是GPT没有在前两年出现，如果前两年出现了，可能我就不会这么快上岸了。 再次向各位深耕法律科技赛道的同仁们表示由衷的敬意，法律科技的明天将由你们开启~
OpenAI总裁Greg：需要AGI治疗妻子罕见病，谷歌医疗AI有重大突破
编辑：拉燕 【新智元导读】AGI在实然层面上会对我们产生哪些具体可见的帮助？想必医疗领域的重大革新是我们逃不开的。 我们为什么需要AGI？ 很多人可能没有仔细思考过这个问题，只看到了结果。部分人认为，科技进步就应该无条件推进。至于原因为何，可能并没有加以深思。 也许追问到最后，也只是得出一个让我们的生活更加便利的结论。而究竟在哪些方面提供了何种便捷，可能也没法说那么完善。 事实上这种思路也不能说错。 毕竟，有些事是先有动力驱使，再去逐渐实现。有些事是先做到了，再看看能帮我们什么。 今天我们给大家提供一个现实语境下的切入点，来看看AGI究竟能帮到我们什么。 最全面的医生 首先我们来介绍一个人，Greg Brockman。 熟悉AI圈的朋友应该对他都不陌生，他是OpenAI的联合创始人+总裁。 2010年到2015年，他在Stripe任职CTO。之后到今天，他一直是OpenAI的总裁。 不过今天要讲的是他的妻子，Anna Brockman。 2019年，他们二人结婚，美满的婚姻背后，是他妻子不可忽视的身体状况。 在最近的一篇推文中，Greg写道：「在经历了长达五年的身体多系统疼痛之后，我的妻子最近被诊断出患有一种名为过度活动型埃勒斯-当洛斯综合征（hEDS）的遗传性疾病。」 要知道，hEDS是一种遗传性结缔组织疾病，会导致全身关节过度活动、关节不稳定和慢性疼痛。 同时hEDS还伴有各种其他症状和相关病症，影响身体的许多不同部位。 而Greg的妻子是之前当了快六年的演员，目前的职业还是名健身教练。可想而知这个病会给她带来多么大的痛苦。 从这个病的介绍来看，这是一个综合性的疾病。涉及到全身很多系统，比如骨科、心脏科、神经科、肠胃科、皮肤科等等。 Greg在推特中表示，目前的医疗体系都是针对各个专科建立的。hEDS要看的医生可太多了。 「五年来，我们看了比Anna之前一生还要多的医生和各种专科医生。大部分医生只聚焦于自己所熟悉的领域，而并没有能把这些碎片化的信息整合在一起。」 后来，Anna的一位专精过敏的大夫细致听取了她的所有症状和存在的问题，把有关她身体状况的细节都拼凑在了一起。 Greg表示，随着人类医学的进步，我们似乎有一种趋势，那就是以牺牲广度为代价来增加医生的深度。但对于病人来说，我们需要的是足够的广度和足够的深度，二者缺一不可。 最理想的情况就是，未来我们可以把这种全面的医疗服务变得口袋化，就好像一个集结了众多科室的医生组成的专家小组，共同为我们的身体健康保驾护航。 而这正是需要AGI出场的地方了。 Greg最后在推特中表示，虽然在技术方面还有很长的路要走，AGI要学习如何在像医疗这样的高风险领域将其与人类专家的监督结合起来，如何一起部署，但前景已经越来越明朗。 通过技术开发人员、医疗保健提供商、政府和社会的通力合作，未来人们有希望为所有家庭成员提供更好的医疗保健服务。 不少网友也是跟帖发表了自己的看法。 Bacarella表示，如果医疗AI哪怕能像平均水平的医生那样聪明，同时又像GPT4那样有耐心、专注，还懂得多，那估计行，未来将会有很大的改变。 Paul也认为，AI发展到一定阶段，就一定可以把医学上的新诊疗手段推而广之，让普罗大众都能接触到各种医疗技术。 而这可能是AI最应该投身的领域了。 谷歌的尝试 要知道，Greg的想法此前曾被谷歌印证过。 美国哈佛大学、斯坦福大学、耶鲁医学院、加拿大多伦多大学等多所顶尖高校、医疗机构的研究人员在Nature上联合提出了一种全新的医学人工智能范式，即「全科医学人工智能」，可以灵活地编码、整合和大规模解释医学领域的多模态数据，比如文本、成像、基因组学等。 论文链接：https://www.nature.com/articles/s41586-023-05881-4 而谷歌Research和谷歌DeepMind也曾共同发布论文，对全科医学人工智能概念进行了实现、验证。 论文链接：https://arxiv.org/pdf/2307.14334.pdf 研究人员首先策划了一个全新的多模态生物医学基准数据集MultiMedBench，包含100多万条样本，涉及14个任务，如医疗问题回答、乳腺和皮肤科图像解读、放射学报告生成和总结以及基因组变异识别。然后提出了一个新模型Med-PaLM Multimodal（Med-PaLM M），验证了通用生物医学人工智能系统的可实现性。 这是一个大型多模态生成模型，仅用一组模型权重就可以灵活地编码和解释生物医学数据，包括临床语言、成像和基因组学数据。在所有MultiMedBench任务中，Med-PaLM M的性能都与最先进的技术相差无几，在部分任务上甚至还超越了专用的SOTA模型。 文中还报告了该模型在零样本学习下可以泛化到新的医学概念和任务、跨任务迁移学习以及涌现出的零样本医学推理能力。 文中还进一步探究了Med-PaLM...