见知AI巡山报告 – 2023年7月

你是否曾经想过二维码看起来很单调无趣？如果有一种方法可以让二维码变得更具艺术感，同时又不失其基本功能，那该多好啊！幸运的是，有了StableDiffusion的ControlNet模型，这一切现在成为了可能！

如果您扫描以上二维码，您将能够进入Xenio网站！

ControlNet模型的使用也非常简单！您只需填写所需的提示，调整一些参数，点击“Generate”，然后让模型为您完成所有工作！

为什么这比常规图像生成更加强大？首先，它能够在现有图像的基础上生成全新的图像，并将它们融合在一起，使其呈现出更加合理的效果！此外，它还能够分析原始图像的主要概念，并将其与文本提示相结合，从而创造出具有真实合理背景的崭新图像！

那它是如何运作的呢？想象一下一幅极其模糊的图像，以至于你甚至无法辨认出图像应该是什么。因此，你可以按照自己的意愿进行解读。这个模型的工作方式与此非常相似！首先，模型接收一张图像，然后施加大量的噪点，使其变得模糊不清，几乎无法辨认原始图像。然后，通过输入提示，解码器将提示进行解构，并尝试以某种方式理解提示内容，然后消除噪点，力求最好地呈现出提示的含义。

让我们一同回顾一下二维码的工作原理。它由一系列黑白方块组成的网格构成，每当你扫描它时，手机会解析这些方块，从而确定要重定向到的链接。然而，令人惊叹的是，许多二维码都具备某种冗余性，即使其中一些方块被遮挡，二维码仍能正常发挥作用。这也是为何许多二维码上会添加标志的原因。这些标志或许会遮挡部分二维码内容，但它们并不会对其功能造成任何影响。

因此，一旦二维码输入到模型中，便会添加一系列噪点。接着，模型会逐步根据提示去除噪点，保留二维码的原始结构，并生成与提示相关的图像。即使二维码的一些信息丢失了，也没关系，因为前面提到过，所有的二维码都具备一定的冗余性。因此，最终的结果既能完整呈现二维码的特征，又能与提示内容相协调地呈现图像。

然而，也存在一个不足之处。由于我们在任意去除噪音时，可能无法始终达到我们所期望的结果。它有可能意外地移除QR码所需的重要信息，进而影响其正常功能。因此，为了成功生成这样的QR码，可能需要多次尝试。

Stable Diffusion还研发了多个不同的模型，让您能够尽情探索图像生成的辽阔领域，远超简单的二维码。您可以拍摄一张人物照片，完全替换其中的人物，同时保留原始环境和姿势。您可以随意涂鸦，创造一个完整的动漫角色。甚至，只凭一张简单的图像，您也能创作出一个精彩的短视频。Stable Diffusion是目前增长最快的图像生成人工智能模型之一，不断有新的应用领域被人们发现！

什么是排序算法？它是一种具有重要意义的算法，能够接受如 [3,8,1,5,2] 这样的输入，并将其按照递增或递减的顺序进行排序。在计算机科学领域，排序算法具有巨大的重要性。它是多个程序的基础，而计算机科学家则不断寻求更加优化的解决方案，以使排序算法运行得更快。

近期，AlphaDev团队创造性地发现了一种全新且更为高效的排序算法，供所有开发人员广泛使用。这一突破是通过将代码转化为汇编语言，并利用深度强化学习算法进行多次迭代实现的。通过这种方法，算法尝试着寻找能够使排序算法运行速度更快的策略，并通过缩短延迟时间来获得奖励。最终，该模型成功地发现了一种无需额外空间分配的排序算法重写方式，从而取得了更优秀的结果。对于特别长的序列，其运行速度加快了1.7％，而对于短序列而言，速度提升了70％！

这是一个令人惊叹的成就，其所采用的模型的复杂性堪比培训AlphaGo的模型。然而，令人惊奇的是，仅仅一天后，一位用户利用ChatGPT竟然发现了相同的优化方法：

用户将排序算法以汇编语言的形式输入，并恳请ChatGPT仔细审查每一行，并询问其是否存在优化的可能性。随后，ChatGPT经过深思熟虑，给出了以下卓越的结果：

这实际上就是AlphaDev所发现的精确优化方式！

因此，我们作为开发者常常低估了ChatGPT的能力。它能够优化那些复杂的深度学习算法花费大量时间才能达到的效果。谁知道它还可能会遇到哪些其他新的突破呢？

在关于机器人是否应该拥有权利的讨论中，存在着两个极端的观点。一方面，出于安全原因，机器或工具不应被授予权利。另一方面，我们不能随意对待机器人，因为这会对未来的一代产生不良示范，并引发人工智能是否具有意识的疑问。最近，卡内基梅隆大学的副教授金泰万提供了儒家思想的第三种选择。

核心思想是，在不赋予机器人权利的情况下，赋予其角色义务。儒家将涉及多个参与者执行的象征性行为视为重要，用以承认互动事件的价值并显示尊重。每个人都有不同的角色，在不同角色之间的仪式中，社会成功地发展起来。此外，在儒家伦理观中，可以通过不依赖个体权利来纠正错误行为。以篮球队为例，每个位置在比赛中都有自己的角色。他们相互配合以获得最高得分。如果有人没有传球，人们可能会抱怨这个人的传球失误导致球队失败，但他们永远不会说传球给他们是他们的权利，也不会说对方侵犯了他们的权利。

因此，机器人应该对其与他人的互动负有道德义务。以波士顿动力公司研发的机器人Atlas为例，它能够像正常人一样甚至更好地移动。为了确保其稳定性，它经常被踢。从儒家思想的角度来看，对Atlas来说，被人类不断踢似乎是符合伦理的，因为它的存在旨在增强人类的可能性。然而，这并不意味着我们可以对机器人任意行事。

这引发了一个问题：人类和机器人如何接受这种儒家观点？对于人类来说，简单的答案是仪式。仪式提供了一种社交化过程，让疏离的个体作为陌生人相遇后意识到自己现在是一个特定团队或群体的一部分。这种社交化不仅发生在人与人之间的互动中。例如，我们与宠物进行社交仪式（例如举行葬礼）时，表明动物具有某种地位。同样，与机器人进行仪式互动独特地使人类能够邀请机器人融入他们的团队。

然而，对于机器人而言，我们需要理解人类智能中涉及使其成为仪式承担者的机制。人类的大脑，尤其是具有大型新皮层的大脑，具有社交结合和辨别具有共同团队目标的团队活动的专门能力。这种能力激活参与者对实现共享目标的角色义务的理解和接受。共同活动通常通过共享的象征性工具（如语言和社会制度）发起。要使机器人成为仪式承担者，它们需要具备能够模仿人类识别和执行团队活动的人工智能能力。这需要结合连接主义和计算主义的人工智能模型，例如神经符号AI或神经组成计算。

相比之下，儒家思想对于机器人权利的观点更为优越，因为它不具对抗性，而是鼓励团队合作。这为机器人在人类社会中的角色带来了另一种视角。

https://stable-diffusion-art.com/qr-code/

https://stable-diffusion-art.com/how-stable-diffusion-work/#Stable_Diffusion_step-by-step

https://www.deepmind.com/blog/alphadev-discovers-faster-sorting-algorithms

https://twitter.com/DimitrisPapail/status/1666843952824168465

https://cacm.acm.org/magazines/2023/6/273225-should-robots-have-rights-or-rites/fulltext