了解我儿子高中老师对学生讲述人工智能的内容真是一个令人震惊的发现。 他们都觉得有必要向学生解释这件事的重要性，但他们的基本知识令人感到恐惧地不足。这不仅仅是缺乏了解或持有奇怪的观点——他们教授的是事实错误的概念。"这只是一个包含所有网站和图像的大数据库，"（谷歌搜索谬论）"它只是根据一套算法自动生成句子，"（ELIZA谬论）"他们做过研究证明这会让你变得更笨，"（小报标题版的研究谬论）。 学生们走出教室时，智力水平比进来时稍微低了一点。 你能想象一位AP物理老师说光是通过以太传播，电子是牛顿粒子，冷聚变已经解决，等等吗？ 如果我有钱，我会资助一个项目来教中学老师LLM、ML、DL等的基础知识。他们出于好意，关心孩子们，想知道该教什么，但却被留给自己去摸索。这对任何形式的良好传播都是一条可怕的道路，无论模型在上游如何被监管。

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从人类学到动物学，从工程学到城市规划，每个学科都通过模拟产生、建模和验证知识。一些计算机模拟被设计为沉浸式虚拟环境，其中体验是人工化的。科学模拟则相反，它们并不创造欺骗性的幻觉。它们是使本来不可想象的潜在现实能够被思考的手段：一种了解不可思议事物的技术。模拟是认识论技术，然而它们却被深刻地忽视。它们是一种没有重要理论的关键实践。那么，模拟的一般理论会是什么样子呢？在这次演讲中，本杰明·布拉特展示了这样一种模拟理论需要考虑的内容：阴影、布景、场景、合成体验、模型、演示、沉浸、诡计、玩具世界、微型模型和投影。 观看本杰明·布拉特在《安提基特拉期刊》中的《模拟的一般理论》讲座影片，或通过个人资料中的链接观看。

"梅希亚认为，Waymo将“司机”一词用于描述技术而非人类是“非常刺激”的。" 左派面临着一个严重的人工智能问题，这个问题只会变得更糟。到2028年，每位（D）候选人都会试图在反人工智能的资质上超越其他人。这将形成奇怪的联盟，比如梅雷迪斯·惠特克/史蒂夫·班农的游说阵线等。

数学领域的人看AI的输出，明显是合法的数学，他们会说，这个东西确实会做数学。 人文学科的人看AI的输出，立刻就会说：这个东西不可能像我们一样擅长解读文本。

观看《如何与人类思维不同？》电影，见于《安提基特拉期刊》 作者：陈秋帆 图形设计：康纳·库克

证据在这里。

我实际上认为“人工”并不是进化的对立面。进化选择那些擅长人工化的物种，这是一种物种将其生态位转变为自身优势的方式。显然，各种形式的智能推动了这一点。人工智能是人工化引擎本身——智能的人工化。

"我们仍然处于行星计算历史轨迹的早期阶段。其算法物种将如何演变，我们的文化系统将如何训练它们并被它们训练，这都是未知数。" 本杰明·H·布拉特顿 | 《堆栈》

我有一个 OpenAI Pro 账户，但仍然无法访问 GPT-5。还有其他人吗？我想了解一下推广情况。