Revertentes ad essentiam, AIGC dividuntur in singularitate tria complexa;

1. GPT est effigies hominum neurons

GPT AI, per NLP repraesentatum est algorithmus retis computatrale neural, cuius essentia est retiacula neuralis in cortex humano cerebri simulare.

Processus et intellectus imaginatio linguae, musicae, imaginum et etiam informationum gustarum sunt omnes functiones cumulatae ab homine

cerebrum sicut " interdum computatrum" per longum tempus evolutionis.

Ergo GPT natura aptissima est imitatio ad similes informationes processus, id est, lingua informis, musica, et imagines.

Mechanismus processus sui non est intellectus sensus, sed processus perpoliendi, cognoscendi et consociandi.Hoc est ipsum

rem paradoxa.

Primae orationis semanticae cognitio algorithms per se instituit exemplar grammaticae et sermonis datorum, deinde orationem ad vocabularium divisit;

deinde vocabularium in datorum grammaticalibus ad significationem vocabulorum intelligendum, ac demum recognitionem consecuti sunt.

Agnitio efficientiae huius "mechanismi logici" fundatur agnitio syntaxis circa 70% volitans, sicut agnitio ViaVoice

algorithmus ab IBM in 1990s introductus.

AIGC de ludens sic non est.Sua essentia grammaticam non curat, sed potius algorithmum retis neuralis condendi, qui admittit

computatorium computare probabiles nexus inter verba diversa, quae sunt nexus neural, non nexus semanticos.

Sicut materna lingua discenda, cum essemus adulescentes, eam naturaliter didicimus, quam doctrinam "subiectum, praedicatum, obiectum, verbum, complementum".

et para- tum intelligendum.

Hoc est exemplar cogitationis AI, quod est agnitio, non intellectus.

Hoc quoque significatio subversiva AI pro omnibus exemplaribus mechanismi classicis - computatores hanc rem in ordine logico non oportet comprehendere;

sed potius cognosce et cognosce relationem inter notitias internas, et tunc cognosce illam.

Exempli gratia, potentia fluunt status et praedictio potentiae gridis innituntur simulationis retis classicae potentiae, ubi exemplar mathematicum est.

mechanismum constituitur et deinde algorithmum matricis utens conflixit.In posterum ne opus sit.AI directe cognoscere et praedicere

modale quoddam exemplar secundum statum cuiusque nodi.

Nodi plus sunt, eo minus popularis matrix algorithmus classicus est, quia multiplicitas algorithm cum numero auget.

nodis et progressione geometrica augetur.Attamen AI mavult concurrere nodi maximam scalam habere, quia AI bonum est in identitate et

praedicant fere modum retis.

Utrum proximum praedictum Go (AlphaGO proximos justos graduum praedicere potest, cum innumeris possibilitatibus cuiusque gradus) vel praenuntiatio modalis.

complexorum systematum tempestatum, accuratio AI multo altior quam exemplorum mechanicorum est.

Causa quare potestas eget nunc AI non requirit, est quia numerus nodis in 220 kV et supra retiacula potentia a provincialibus administrata.

missio non magna est, et multae conditiones ad matrix linearizandas et sparsas constituuntur, valde minuentes complexionem computationalem.

ma- china exemplar.

Attamen, in distributione retis scaenicae potentiae influunt, contra decem milia vel centena milia nodi potentiae, nodi onustae et traditionales.

matrix algorithms in magna distributione retis impotens est.

Credo exemplar agnitionis AI in gradu network distributionis in futurum fieri posse.

2. Cumulus, disciplina, generatio informatricis

Secunda causa quare AIGC fecit breakthrough est cumulus notitiarum.Ab A/D sermonis conversio (microphone+PCM

sampling) ad A/D conversionem imaginum (CMOS+coloris spatii destinata), homines notitias holographicas in visiva et auditorio congesserunt.

agri in vias perquam humilis sumptus super praeteritum paucis decenniis.

Imprimis, magna-scalarum popularisarum camerarum et Suspendisse potentium, coacervatio notitiarum informarum in campum visibilem pro hominibus.

in nulla fere gratuita et explosivae cumulationis notitiarum textuum in Interreti clavis sunt ad AIGC disciplinam – notitia institutionis rudimenta vilia sunt.

Figura supra indicat incrementum inclinatio notitiarum globalis, quae perspicue inclinatio exponentialis exhibet.

Hoc incrementi non-lineares notitiarum cumulus fundamentum est pro incremento facultatum AIGC non lineari.

Sed, pleraeque istae notitiae sunt informes notitiae audio-visuales, quae nullo pretio cumulatae sunt.

In campo potentiae electricae hoc fieri non potest.Uno modo, maxime electricae virtutis industriae structae et semi- datae structae, ut

intentione et currenti, quae sunt puncta notitiae temporis seriei et semi- structi.

Data structurae structuris opus a computers comprehendi et "alignment" postulare, sicut noctis machinam, intentionem, currentem et datam potentiam.

pactionis necessitatem huic nodi aligned.

Molestius est tempus noctis, quod requirit aligning intentionem, currentem et activam et reactivam potentiam quae ex temporis magnitudine, ut

sequens idem perfici potest.Sunt etiam antrorsum et aversae partes, quae aligns spatii sunt in quattuor quadrantibus.

Dissimilis notitiae textus, quae alignment non requirit, paragraphus simpliciter ad computatorium coniecta est, quae notitias possibilium consociationum designat.

de se ipso.

Ut align hanc quaestionem, sicut alignment in instrumento distributio negotii data, alignment constanter opus est, quia medium et

humilis intentione retis distributio addendo, delendo, ac modificando apparatum et lineas quotidie, et societates eget magnis laboris sumptibus impendunt.

Sicut "annotationes datae" computatores hoc facere non possunt.

Secundo, sumptus notitiae acquisitionis in regione potentiae altae sunt, et sensores requiruntur pro telephonio mobile loqui et imagines accipere."

Quotienscumque intentione decrescit uno gradu (vel vis distributionis relatio decrescit ab uno gradu), crescit inquisita obsideri sensorem.

saltem unus ordo magnitudinis.Ad latus onus assequendum sentiendum (finis capillaris) sentiendi, etiam magis obsidendi digitalis ingens est.”.

Si necessarium est cognoscere modum transientem potentiae euismod, summus praecisio requiritur sampling frequentiae, et sumptus est etiam superior.

Ob maximos sumptus marginales notitiae acquisitionis et datae noctis, potentia eget in praesenti non-lineare sufficientem accumulare non potest.

incrementa notitiarum notitiarum ad algorithmum instituendi ad singularitatem AI perveniendum.

Ut taceam patefactio notitiarum, impossibile est potestatem AI satus has notitias obtinere.

Priusquam igitur AI, problema notitiarum rationum solvere necesse est, alioquin codice generali AI ad bonum AI producendum institui non potest.

3. Breakthrough in computational potestate

Praeter algorithmos et notitias, singularitas per AIGC interruptio etiam in potentia computativa dividuntur.Traditional eros non sunt

apta ad magnam scalam concurrentem computando neuronalem.Applicatio GPUs in 3D ludorum et movies quae magnam scalam parallelam facit

fluitans-punctum+fluentis computandi potest.Lex Moore ulterius sumptus computationales per unitatem potestatis computationis minuit.

Potestas grid AI, inclinatio inevitabilis in futuro

Cum integratione permultae systemata photovoltaica distributa et industria systemata reposita distributa, necnon applicatio postulatorum

onus latus plantae virtualis potentiae, obiective necessarium est ut fontem et onus praevideat ad deductiones publicas systemata retis et usoris

distributio systemata eget (micro) ac potentia reali-vicis optimization profluentia ad systemata (micro) eget.

Intricata computationale distributionis lateris retis est actu altior quam scheduling transmissionis retis.Etiam in commercial

implicatae, possunt esse decem milia onerum machinis et centenis virgarum, et postulatio AI subnixum operandi retis microdiscum/distributionem retis.

imperium surget.

Cum sensoriis parvo pretio et usu diffuso potentiarum electronicarum machinarum ut transformatores solidi status, virgas solidae et inverters (convertentes);

integratio sentiendi, computandi et moderandi in margine potentiae malesuada euismod etiam facta est inclinatio porttitor.

Ergo AIGC potentiae malesuada euismod est futurum.Nihilominus, quod hodie necessarium est, algorithmum ad quaestum AI statim sumere non est;

Loco, primum inscriptionem datam infrastructuram constructionis quaestiones quae requiruntur AI .

In tumultu AIGC satis tranquillitas oportet cogitare de applicatione gradus et potentiae AI futurum.

Nunc, significatio potentiae AI non est significativa: exempli gratia, algorithmus photovoltaicus cum praenuntiatione subtiliter 90% in foro loco positus.

cum negotiatione deviationis limen 5%, et algorithmus declinationis omnes fructus mercaturae delebit.

Data est aqua, et algorithm virtus computativa canalis est.Si forte, bene erit.