图灵奖颁给了以太网之父!失败的博士答辩论文,成就了互联网时代新智元2023-03-24 01:19新智元2023-03-24 01:19
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图灵奖颁给了以太网之父!失败的博士答辩论文,成就了互联网时代新智元2023-03-24 01:19新智元2023-03-24 01:19

编辑:Aeneas 【新智元导读】2022年图灵奖得主,是以太网的先驱Bob Metcalfe。如今全世界5亿人之所以可以愉快地上网冲浪,都离不开他的发明。 就在昨晚,ACM公布了2022年度图灵奖获奖人选——以太网发明者Bob Metcalfe,以表彰他对以太网的发明、标准化和商业化。 ACM AM 图灵奖被称为「计算领域的诺贝尔奖」,获奖者会得到谷歌提供的100万美元奖金。 以太网的发明对人类的意义,显然不言而喻。这项50年前开发的技术,是互联网的基础技术,让我们的电脑和数十亿其他设备能够联网,同时让它们互联。 谷歌人工智能副总裁Jeff Dean在ACM官方公告中说,「今天,全球约有70亿个端口,以太网无处不在,我们都认为它是理所当然的。然而,人们很容易忘记,如果没有Bob Metcalfe的发明,和他对每台计算机都必须联网的持久愿景,我们的互联世界将大不相同。」 是的,在以太网发明之前,世界还不是平的。在那时,人们根本不会想到,50年后,一个名叫ChatGPT的机器人会通过这个网络征服全世界。 一篇失败的答辩论文 这个影响了全人类的发明,源于一篇失败的研究生答辩论文。 1946年出生的Metcalfe,本科时在MIT学习电气工程和工业管理。 毕业后,Metcalfe去了哈佛读研,同时还被聘为MIT的研究员,此时恰逢美国国防部加大了对Arpanet(一种互联网前身)的投资。 他向哈佛提议,应该建立一个接口,将Arpanet连接到哈佛的大型计算机上,但哈佛拒绝了他。他又转头向MIT提出了同样的建议。 还是研究生的Metcalfe构建了这个接口,将MIT的大型计算机连接到现代互联网前身Arpanet上 1972年,他向哈佛的论文委员会提交了自己的论文,描述他的这项设想,结果没有通过答辩。委员会认为,这个话题不够理论化。 站在前人的肩膀上 好在,天才总有施展自己才华的地方。 在那时,Metcalfe已经得到了施乐公司(Xerox Corporation)在加州帕洛阿尔托研究中心 (PARC) 的工作。 实验室主任Bob Taylor告诉他,无论如何都要来帕洛阿尔托完成他的论文。 一到那里,Metcalfe就开始为一台新的PARC计算机构建另一个Arpanet接口,同时努力寻找一个够「理论」的主题,来达到哈佛论文委员会的要求。 施乐的PARC实验希望能创造第一台现代个人电脑,并且在每张桌子上都有一台。 Metcalfe说,「所以他们要求我为此设计一个网络。我得到了一张带有60个芯片的网络卡。那是我生命中第二件最幸运的事。第一件是让我出生在我父母的家庭。」 MetCalfe在德州Austin的家中,手里拿着1973年的博士论文 在当时,计算机网络既是一项工程上的挑战,也是一项理论上的挑战。根本难点就在于:如何在许多用户之间共享对网络的访问。 电话网络以最简单的方式解决了这个难题:通话时,双方的连接锁定了通信信道,使其他用户无法访问该信道,即使这个信道并没有被充分利用。 不过,这种低效率对于电话网络来说问题不大。打电话时,总有一方在说话,通话不会陷入长时间的沉默。 但是计算机不同,它的通信靠的是短脉冲形式,这些脉冲通常会被很长的死时间(dead time)分隔开。 如何描述网络中的数据流呢? 1960年代初期,计算机科学家Leonard Kleinrock证明,这个问题可以用排队论解决。这个理论是数学中的一个分支,模拟了交通拥堵和人们排队等候时可能发生的其他事情。 论文地址:https://dspace.mit.edu/handle/1721.1/11562 这个模型向工程师展示了,怎样可以大幅减少死时间,而Arpanet能够证明,这种方法在实践中确实行之有效。然而,如何协调网络中的流量,并不是一件容易的事。 1971年,夏威夷大学教授Norm Abramson展示了一种激进的交通协调替代方案,激进到让任何城市规划者都感到震惊。 他建立了一个名为ALOHAnet的无线电网络,这个网络像Arpanet一样,以微小的数据包传输数据。 但与Arpanet不同的是,ALOHAnet并未尝试避免数据包之间的冲突。相反,任何因冲突而导致消息丢失或乱码的用户,只需在随机的时间间隔后重新尝试即可。...
《ChatGPTEarnMoney计划:快速致富的骗局还是未来的机会?》
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这篇文章主要讨论了 ChatGPT 及其创造者 OpenAI 所引起的关于创作书籍的兴趣和可能性。尽管 ChatGPT 本身并不会直接赚钱,但 OpenAI 通过将 ChatGPT 用于自动化写作,可能会有助于提高书籍创作的效率。同时,也有许多基于 ChatGPT 的金钱机会,如参与 ChatGPT 相关公司的投资等。
别吹了,ChatGPT就是依托答辩
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别吹了,ChatGPT就是依托答辩

先讲观点,个人对ChatGPT的理解,大概就是老师还在教同学们学1 1=2的时候,一个叫ChatGPT的小朋友发现3 2-3也能等于2。 这个有点天赋的小朋友让老师眼前一亮,可以好好培养,以后也许可能是个学霸,注意是也许,不是一定。 在ChatGPT近期爆火前,其实早已体验过这款工具,确实智能化程度让人眼前一亮,相比其他所谓的人工智能工具,对问题的理解和回答,更加贴近人类的真实语境语义。 例如我问如何做一道鱼香肉丝,ChatGPT能按照12345的顺序列出来做菜步骤,这相比以往的人工智能工具,确实进步很多。 然后也尝试用ChatGPT写一篇文章,确实写出来了,语言逻辑也基本通顺,内容也基本吻合主题,如果当作一篇营销水文,基本也能用。 但当我提出要ChatGPT帮我写一篇针对某个主题的的学习心得时,ChatGPT给我的答案开始离谱了,通篇基本只是对这个主题进行一遍名词解释而已,假设真把ChatGPT给的学习心得拿去交了,估计别人会像看人工智障一样看我。 作为一个长期与领导、甲方、同事极限拉扯的资深社畜,就个人的实际工作需要来说,ChatGPT就是依托答辩。从接触过的领导、甲方、同事随便拉一个出来,基本都可以轻松把ChatGPT按在地上摩擦。 当你通宵达旦做的方案交付甲方,甲方用了不到5分钟翻完,然后默默的说一句,基本可以的,但是(注意甲方说但是了)还差点感觉,个人觉得还可以优化一下,你问甲方是哪些地方需要优化,甲方说我也说不清楚,但我相信你的实力,辛苦再完善一下。 快下班了,老板安排你今晚出一个明早要用的分析报告(老板临走时,还关心你不要搞太晚,早点休息,然后老板准时下班了),你又通宵达旦写完,第二天顶着熊猫眼交出报告,老板皱着眉看完,然后觉得你没有用心,写得不够透彻,你要透过现象看本质,从本质里找出核心痛点,那才是想要的东西。 同事安排任务,简单出一个策划框架,不用写太细,几句话说清楚就行,写完给同事,同事看完觉得你写的不够细,没把思路说清楚,需要再完善一下,你问具体怎么完善,同事说也不知道,你应该比较有经验,你看着办。 就问拿这些去给ChatGPT提需求,感觉ChatGPT的CPU烧了,都不知道在说什么。 你可能说,ChatGPT没法帮你改稿,但可以帮出底稿,然后再做修改,这不就帮你提高工作效率了吗? 别别别,求ChatGPT歇着吧,改一遍还不如自己新写一篇,还不如我自己写一篇。 现在的人工智能,让我想到了《三体》里的三体人,三体人是通过思想进行交流的,不需要通过表达交流,想就是做,做就是想,彼此不会有隐藏。但人类就不一样,人的想和做是两码事,做出来的事,并不意味着是想法,所以三体人看不懂三国演义。 所以,ChatGPT相对目前的其他人工智能说,算是一个有一定天赋的尖子生,如果好好培养,确实很有潜力。 但面对人的思想这个巨大变量,人工智能要学会判断,还需要走很长的路,就好比你去问ChatGPT,老板骂你一句笨蛋和女朋友骂你一句笨蛋,会是一个意思吗? 所以需要人重度参与的工作,人工智能想代替很难,能代替的已经在代替了,去工厂看流水线就一目了然。 不过随着ChatGPT的爆火,事情开始魔幻了。 《再不努力,ChatGPT将会代替90%人的工作》《以后开公司不用雇人,多买过几个智能AI就可以了》《ChatGPT写论文,查重率仅1%》《即将被ChatGPT取代的10大职业》······当看到这些标题时,个人觉得也就一些媒体营销号的口嗨文而已。 然而我大意了,没有闪,当朋友告诉我他们公司老板在用ChatGPT指导工作业务时,我惊了,但我又平静了。 感谢营销号的口嗨文,让老板领导看一眼就学会全新的工作方法了,所以一定要分享给员工下属,让他们学会工作方法,提高工作效率。就如以往分享《不懂管理,你就干到死》、《必看!带团队3大思想法则》、《明白这个道理,才能干大事》此类营销文一样。 继续开头的例子,老师把自己班上有个叫ChatGPT的聪明学生,闲聊说给年级主任听,年级主任听完说给教导主任听,教导主任又说给校长听,然后校长一拍大腿,大喊一声:我们学校有一个天才,明年就让他去考大学! 想起一句话调侃股市的话,当买菜大妈都在讨论股票时,就该退场了。同理,当所有人都在讨论一件事,这件事已经失去本身价值了,更多仅仅是大家吹牛谈资而已,如果把别人的吹牛谈资信以为真,你不是搞笑就是搞事。 所以,你看点新闻、营销文就以为懂ChatGPT了? 你不懂,你完全不懂。 真正懂ChatGPT是资本,少看点营销文多去看看股市,懂得人已经开始直接跳过用人工智能搞事,人家直接搞钱,你还在地表层,别人已经飞升大气层了。
探索与实践:人工智能在医疗领域的应用与挑战
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这篇文章探讨了如何提高论文的质量和影响力。首先,作者强调了研究问题和目标的重要性,指出它们应该引导整个研究过程。其次,作者介绍了多种提高论文质量的方法,包括严谨的研究设计、数据分析和结论的清晰表达等。最后,作者提到了推广和宣传论文的重要性,建议作者在社交媒体和其他学术论坛上积极宣传自己的研究成果。