隨著生成式人工智能技術的興起，我們得以洞見這場AI發(fā)展所引發(fā)的巨大能源問題，進而讓我們認識到其嚴重性！那么，人工智能這條道路是否應該繼續(xù)前行呢？

此刻，人們殷切期望能夠實現體積較小且消耗能量較少的AI技術。實際上，一種低能耗但高效的AI模型已經初露端倪，AGI時代的機器學習主要依賴于高斯過程理論，利用概率尺度進行自組織，從而獲取最大的概率空間。

盡管使用的是小數據進行訓練，卻能取得類似于大數據的效果，將其融入深度學習模型后，便不再需要大數據模型。

此外，由高斯核函數構建的高維平面聚類，使得機器學習的應用效果達到了前所未有的高度。

尤其值得一提的是，AGI時代的機器學習具備自動識別功能，只需對目標圖像進行“注視”即可記憶圖像，并且注釋得越多，識別準確度越高。

這種AI技術不僅能像人類一樣觀察和理解真實的物理世界，還擁有記憶能力，這無疑預示著真正智慧AI時代的來臨！