样本源，也就是第一手的数据或者知识吧
软件不行，开源的吃透就可以了
硬件不行，赶一赶堆一堆就行了
数据样本没有，这个就比较难了
我们没有数字化意识，有的行业一年才积累一条数据
积累到现在也没几条
人家都积累几十年了，预测起来当然准多了

对于通用领域，如果人家把源数据库知识源封锁了
那也没辙了
对于ai来说，软硬件是马达，数据就是能源
没能源，马达也跑不了
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真正有用的知识
也就是第一手的创新知识还是存在期刊数据库里

【 在 fatlee 的大作中提到: 】
: 我们在网上出现的每一个字符都是数据
: 怎么会没有数据
: 能检索到的都能存储
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AI的终极目标始终是掌握人类的逻辑思维模式，ChartGPT曾经给人这种幻想成真的可能，目前已经被判死刑了。
目前的思路是先简化一下，做个专业方向上的低配版出来，使用起来。以后慢慢摸索路在何方。

【 在 hut 的大作中提到: 】
:
: 样本源，也就是第一手的数据或者知识吧
: 软件不行，开源的吃透就可以了
: 硬件不行，赶一赶堆一堆就行了
: 数据样本没有，这个就比较难了


#发自zSMTH-v-@EVR-AL00
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FROM 117.11.131.*

即使是数值求解，人家发表的也只是论文，从方程变成代码，还有一段路



【 在 fatlee 的大作中提到: 】
: 所有发表的都是开源的
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FROM 180.98.44.*

只要是理性的逻辑的，说明是有规则可循的
这都可以用ai实现
上世纪八十年代的专家系统之所以失败
是因为缺乏常识知识

互联网的兴起以及30年的积累补上了常识的知识库
所以gpt ds之类的给人惊奇

因为科学都是有规可循的
我觉得绝大部分科学都是可以用AI来做
难的是哲学部分，这块ai还无法下手

【 在 ingeno 的大作中提到: 】
: AI的终极目标始终是掌握人类的逻辑思维模式，ChartGPT曾经给人这种幻想成真的可能，目前已经被判死刑了。
: 目前的思路是先简化一下，做个专业方向上的低配版出来，使用起来。以后慢慢摸索路在何方。
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修改:hut FROM 39.144.162.*
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