作為一個文明，隨著我們邁向由機器人承擔勞動工作的未來，資料儲存#技術也需要不斷進化。
#機器人將會24小時全天候監控影像、音訊、空間及感測器資料，這意味著每台機器人每年都會產生大量PB級資料。
我相信將會有兩種記憶體解決方案：
短期原始記憶體：
第一層記憶用於收集、儲存全天候資料。
長期學習記憶體：
第二層記憶用於保存經過處理、作為其學習資料的一部分。
最重要的一環將是從資料中過濾雜訊，在這方面，集體資料處理與預先訓練的事實性資料將非常有幫助。

對 AI 模型訓練的數據消費需求正在上升。
只有衆包數據才能滿足其需求，這意味着人們可能會開始因分享數據而獲得報酬——這可以是語音數據、健康數據、溫度數據、噪音數據、攝像頭數據、交通數據等。

人們認爲 AI 代理對於編寫代碼、創建文檔等是有幫助的，但這僅適用於該領域的人。化學、物理、生物、材料科學、納米技術等領域的人員和研究人員也在受益。
這意味着每個行業都在以指數級速度向前推進。

長壽首先要保持健康細胞與老化細胞的比例更高——基本上通過外部刺激改善現有細胞的再生能力。也許在特定的時間間隔內注射一些重要的健康細胞。
只要我們體內有更多健康細胞，就能讓系統良好運轉，因爲身體是自我修復的。
這是第一步。第二步是確保我們的身體沒有疾病。
我們肯定會在這個領域看到一些重大的突破和大量的資金，因爲老一輩富有的風險投資家和商人希望活得更久。
對於許多富人來說，這並不是人們是否會購買的問題，而是我什麼時候可以使用它的問題。
這就是爲什麼這個領域發生的任何事情都會得到很好的資金支持。

創始人的終極目標應該是通過他們的行動在更大範圍內服務於人類。

大多數人仍然將“區塊鏈”視爲一種小衆技術。
但最終，它將演變爲區塊鏈互聯網——每條鏈像去中心化網路中的一個專用服務器。
人工智能將成爲中間件——連接人類、系統和區塊鏈的無縫層。
讓這一切慢慢消化。🙃

如果我們在一個模擬中讓一些AI代理存在，它們將如何行爲以組織和構建它們的世界？
1. 一些可能性是它們將像人類一樣構建和表現，因爲它已經用我們的數據進行了訓練。
2. 它可能會借鑑一些來自自然的想法，例如動物、昆蟲、鳥類等
3. 它可能會合並所有已知的可能性並進行模擬以找到最佳方案
4. 它需要更多的計算來找到一些有趣的未做過的事情，因爲它評估了每一個現有的可能性並試圖填補這些空白。
我的建議是給每個代理不同的特徵和經驗，這樣可以根據它所經歷的事情帶來更多的可能性，從而改變結果。
唯一的問題是，模擬代理不應該知道他們的預訓練數據，以便我們可以消除偏見。
在該模擬中，一些數據可以基於其他代理的學習進行共享。但我們應該努力使這些代理通過意識到什麼是真實的來理解真相。
通過這個，也許我們可以更好地理解自己，理解我們是如何演變的，以及在考慮多種可能性的情況下，作爲人類什麼是最好的。
我們肯定可以看到這些代理之間發生某種世界大戰，最後理解——這一切都是一個模擬，其中每個數據點都被存儲在一個大型數據庫中，供人類使用並找到對我們最好的東西。

未來的種子前期融資將很快改變，可能僅限於深科技。
更有可能的是，個人經營的多家公司會賺取數百萬，且可能比大型公司更有利潤，最終這一切都與長期的可持續性有關。
我們可能會看到早期公司被收購的頻率增加，這樣大公司可以在市場中保持競爭優勢。

在法幣系統中，現金可以無蹤跡地流動，人人試圖通過數字化帶來可追溯性，但在這個過程中卻導致了控制和隱私問題。
區塊鏈通過鏈上可見性解決了這一問題，但人們仍然可以選擇匿名並持有自己的資金。
因此，自由流動的現金在鏈上流動成爲現實，並帶來更多信任，去除任何第三方，從而降低成本和人爲操控風險。

未來，我們將不再看到網站，而是針對代理發現量身定制的人工智能網站。
這也意味着瀏覽器的未來變得更像操作系統，而不是一個應用程序。
我們應該看到AI操作系統的崛起，它更像是加密邊緣AI操作系統，處理用戶加密數據在本地進行，而僅僅基於通用更新進行處理。
它將變得更像一個互聯的人工智能操作系統，通過網路相互學習彼此的訓練。但只共享模型參數而不共享用戶數據。

我的論文是，在未來兩年內，由於人工智能的加速發展，我們將看到與時間機器相關技術的飛躍。

相信某種事物，創造某種事物

現在是加載的最佳時機嗎？

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