离开谷歌这样的厂家，他们是这样寻找下家的

要，因为他们中所的人会不一定自已浪费自己的生命去创建别人之前保有的并能。举个值得注意，这就像一个神经科学科学实验意图招募复旦大学用膜片钳实验研究文书工作猩猩的脑部，而住家的科学实验刚刚用作光遗传系统设计和 Neurallink 机械人。如果你有天赋，你可以自己重一新所制造这些，但这实值得你小花费宝贵的星期吗？

当然，该公司和研究文书工作科学实验不是一那是。从未来转变来看，厂商与英美两国市场的契合度，以及制作组框架未来系统设计军事优势的并能将非常最主要。既有该公司显然会更加沉闷、拉长轨道，而一新贵该公司显然会依靠各有不同的军事优势，或将设计引向独具的方向。很多骷髅该公司都不是开端。

为什么不同样自己开该公司呢？

作为一个东湾人，我原本打算围绕 MLOps 服务于自己的该公司。我自已创建一个遥遥领先的数据集管理和标明的系统，用作 AGI + 主动修习。但有三件事改变了我的自已法：

首先，我和一些投资者谈论了谈论，以知晓他们的 ML 和数据集管理需求，再来一一哪个厂商英美两国市场来得适合我。他们的很多彻底解决办法不一定需前沿系统设计来彻底解决，但我对前沿系统设计外的很多彻底解决办法又一无所知，比如为营销活动框架模拟筒、为工厂中所的机械臂拾挑动手借助于更是容易的姿势评估筒或对服务筒提要内容来进自为三节名等。绝居多数大企业都在彻底解决有趣但最主要的彻底解决办法。但我努力我生前的文书工作是为本能借助于更是大的系统设计飞跃。

其次，我相信，在该公司估值冲破 1 亿美元后，CEO 们很少能动手借助于任何令人震惊感觉深深的系统设计重大贡献。要自已把文书工作动手得很好，他们就要小花仅有星期去处理协调、厂商和该公司层面的彻底解决办法。他们积攒了令人震惊惊奇的社交故称路和影响力，甚至显然不时呈交一些代码，但他们每天的日程安三节带给了 bullshit，他们再也不会密切合作地修补这些代码了。类似持续性也发生在高级研究文书工作部门身上。这让我不一定害怕。

享有盛誉计算机程序科学家、图灵奖得主罗伯特 · 唐朝人在他的演讲《You and Your Research》中所写到，「如果你有了一些借助于色的成就，你就会被拉进各种委员会，然后不想办法再借助于一原先成就。」

有据传说，Ken Thompson 在妻子借助于去度假一个同年的星期里写借助于了 UNIX 操作的系统，因为这个同年他有星期集中精力于更是深层次的文书工作。《The Murder of Wilbur Wright》中所曾说，如果这是实的，那该有多可怕？一一显然 Thompson 生前都背负着捉襟见肘的法律责任，然后在一个细暂的自由日子动手了一些任何人都并未动手过的最最主要的文书工作？

终于，我同样的 Halodi 之前创建了不一定棒的系统设计，他们给了我一个得有的但他却去乐趣未来生活，这些都创建在遥遥领先时代 5 + 年的样子之上。我对 Bernt（该公司 CEO）对人体动物学的认同感觉深深：从使我们即使并未精确规划依然可之前脚的过阻尼的系统的内在被动人工智慧，到让我们在几乎不消耗动能的持续性下穿过可变地形的足部弹簧的系统。我们都相信，当你自已围绕本能而不是微电脑来设计当今时，类人机械人在完成居多数特殊任务时并非「矫枉过正」，而是唯一不切实际的形式。

Halodi Robotics 开发设计的原形机械人。

条条干道故称雅典

几个同年前，我询问 Ilya Sutskever（OpenAI 首席科学家），到底是创办一个则有粹的 AGI 研究文书工作科学实验（如 OpenAI、DeepMind），还是一个可以盈利的系统设计该公司更是有意义，后者可以转化成框架 AGI 所需的数据集城门。

Ilya 说：「条条大路故称雅典，每主营再一的一新能源该公司都将会踏入 AGI 该公司。」

这不来大大的好像令人震惊诧异，但你应该回忆起，重复改进型一个厂商涉及到仅指数级准确度增长的更是广度的系统设计。

在电子元件生产中所，从 32nm 工艺节点缩减到 14nm 是较为不便的，但从 14nm 到 7nm 是非常不便的，你需彻底解决超则有水之类的中所间彻底解决办法；

在 1980 年代，为渐冻症患者创建一个简单的文本转话音的系统之前踏入显然，但改进型边缘持续性的拼法和自然地处理语调变化还要得益于广度修习的冲破；

在单台计算机程序上你就可以锻炼一个不错的字节级语言学数学方法，但从条件字节建模中所去除一些绝热需借助于数据集中所心；

高速公路的自动驾驶不一定于是便，但在居民区干道上借助于 L5 级别的自动驾驶才被相信是完备的 AGI。

为了在未来几十年暂时为投资者上升李嘉图价值，大企业们必须习惯于彻底解决一些不一定不便的彻底解决办法。显然再一每更是进一步均会聚在两人彻底解决除此以外的关键彻底解决办法，即 AGI，这样他们就可以制作很强创一新并能的细视频API、源文件事项条目或语言学检查筒。我们可以对「AGI」的意涵以及所有该公司借助于这一点需多长星期持怀疑态度，但我写到为基础数学方法不久就会踏入许多软件厂商的输之地。

我还自已知道几年后，无损压缩大量在线级数据集的专业知识到底将不再踏入系统设计遥遥领先者 (FAANG) 之间的防御城门。因此，四处寻找辅助数据集和金融业务城门以渐变到大规模 ML 专业知识上是有意义的。故称往 AGI 的干道有很多条，我在下面为一些大型NPC刻画借助于了这些干道：

例如，Alphabet 保有很多有价值的的网站数据集，可以捕捉到本能的自已法和好奇心。Meta 记录了大量的社会生活人工智慧数据集和人物形象。如果他们愿意，他们可以收集 Oculus 控制筒的交互来创建本能自为为的原点，然后将这些知识用作之前的机械人系统设计。TikTok 的提拔算法显然比我们更是知晓自己的梦境。即使是像 Grammarly、Slack 和 Riot Games 这样的该公司，也保有用作本能人工智慧的独具数据集城门。

这些该公司中所的每一个都可以依靠他们的金融业务数据集作为塑造故称用人工智慧的合在一起，故称过自为为克隆本能的思自已和性欲本身。

我更是进一步（故称过重一新加入 Halodi）押注的城门是「比其他任何该公司都遥遥领先 5 年的原形机械人」。Halodi 之前有了，而胡克刚刚开发设计他们的同类厂商。我在 Halodi 的主要文书工作最初是锻炼数学方法以彻底解决移动操作中所的特定投资者彻底解决办法，同时也为 AGI 制定路线图：如何从原形形式压缩大量具身的MMORPG数据集，从而转化成故称用人工智慧、知觉假说和某种持续性。

近年来，具身 AI 和机械人研究文书工作之前挽回了一些光彩，因为大型语言学数学方法现在可以解释挖苦，而机械人仍然在以不可拒绝接受的再一率来进自为拾取和挑置。但只不过，这值得一次反向押注，即仅在比特当今对数学方法来进自为锻炼是不算的，莫拉维克不确定性究竟不是不确定性，而是我们并未彻底解决「仅有人工智慧」的后果。

莫拉维克不确定性是由人工人工智慧和机械人历史学家所注意到的一个和现代人相左的现象。和传统假设各有不同，本能所有别于的一新进智慧并能只需不一定少的计算并能，例如推理，但是潜意识的能力和直觉却需极大的运算并能。如莫拉维克所写，「要让电脑如成人般地玩是相对容易的，但是要让电脑有如一岁小孩般的感知和自为动计划并能却是较为不便甚至是不显然的」。

同样在此之后的害怕

我对 Halodi（以及一般的 AGI 初创该公司）有一些实正的害怕。历史写到我们，机械人该公司的死亡率很低，我不知道有哪家故称用机械人该公司曾在再一过。

机械人该公司倾向于从故称用机械人的使命开始，然后迅速转向集中精力于一些有趣的事情。波士顿动力、Kindred、Teleexistence——之列不胜枚举。就像在娱乐业和生活中所一样，金融市场和进化的力量共同支持着芯片的专业化，而不是人工智慧的；也。我祈祷这不会发生在我们身上。

我自已起了 Gwern 关于「良机」的文章：过早推借助于意味着再一，但开明和过晚推借助于除此以外可悲，因为无论数据分析如何，一个好主意均会像火一样吸引过度乐观的飞蛾一样的研究文书工作部门或大企业家: 没有人都被祭物了，只有一个只不过好、在完美瞬间接吻火焰的人，终于获得了一切，此时每更是进一步都可以看到最佳良机之前过往。

但我也提醒自己罗伯特 · 海明对克劳德 · 库珀的评价：

「他自已塑造一种gzip，但他不知道该就自为了，所以他塑造了一种随机代码，接着就被移开了。然后他询问了一个不显然的彻底解决办法：这些平均随机代码能动手什么？然后他证明了这些平均代码是随机极好的，意味着多于有一个代码是极好的。除了有无畏勇敢的人，谁敢这么自已？」

时光苦细，动手任何事都需无限的勇敢。

原文链接：

本文来自微信公众号“微电脑之心”（ID:almosthuman2014），微电脑之心华盛顿邮报，主编：张倩，36氪经授权发布。

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