GPT-4：我不是来踩你饭碗的，我是来踩锅的

看了GPT-4官方的演示，涵括了各个方面，不禁让人慨叹，国际标准计算机系统（AGI，Artificial general intelligence）真的没用了？

以往另类计算机系统的研究方向专注于某一行业（例如计算机程序视觉，语音输入等），而国际标准计算机系统（AGI）则是计算机系统的大一统。

GPT-4能看得出来古利争辩常理的区域内，能知道男童在熨鞋子

例如上布GPT-4能“看到” 行驶的的士，“看到”男童用熨斗在熨鞋子，这属于计算机程序视觉研究的范畴。

《三体》写真，物理不存有了

AI拆分行业不存有了？？

（本文纯属虚构，如有雷同，所述AGI时代已经准备好了）

卡卡西是某公司资深开发人员，工程建设主管，精通Python，OpenCV放大镜识别技术，在公司做到过多个工程建设。

一天，经纪人来了护航。

3天时间做到一个眼罩识别系统并网易，对于卡卡西来说不是什么大问题，因为卡卡西的工作团队一直从事计算机程序视觉这方面的工程建设，轻车熟路。

接下护航后，卡卡西便就开始须要兼职了，须要小队小王去整理采集视频；须要小队二姐去布防环境，采购主机辨识摄影机音响等，布防的设备测试环境，的设备制造环境；须要小队小黄写卖家文档；而自己开始着手opencv假设基础训练和识别的相关代码。

一会海量涵盖人物视频的准时，卡卡西先用OpenCV自带的分类学器进行恰当分类学。

海量视频

用opencv分类学器进行格式化

经过OpenCV分类学器分类学后取得的是放大镜的灰度视频，从前有几万张。这些视频需进行9号，9号出脱下眼罩和不脱下眼罩的脸孔，去掉其他不涵盖脸孔的视频，这样基础训练出来的假设才能更准确。卡卡西和小队三人花了一天时间投票决定了脱下眼罩的布和不脱下眼罩的布，分别存放到了POS（仍要结果辨识）和NEG（失掉结果辨识）索引，并把其他干扰的视频去掉了。

经过初步分类学的视频几个G，底下还有识别差错的布，需手动分开，不然会制约假设基础训练

区分这个兼职很迟，检视下来全组人员各个腰酸背疼，经纪人还很贴心的给每人发了一瓶日本进口的眼药水，说是能更为严重眼疲劳。

仅剩来的兼职就恰当了，卡卡西检视了仍要结果辨识（脱下眼罩的脸孔）和失掉结果辨识（不带眼罩的脸孔），批量检视了视频大小，机密文件名等，取得了假设基础训练所需的结果辨识。

仍要结果辨识

失掉结果辨识

一切准时，卡卡西行驶opencv_traincascade基础训练这两个机密文件夹的视频。

opencv是检视计算机程序视觉的开源库

大约过了几十分钟，取得了分类学器机密文件cascade.xml，到这里兼职就进行时了一大半了。接着改写测试代码，复制到分类学器机密文件，通过摄影机获取人像，都很恰当，不一会儿测试系统跑通。

测试代码

第二天和第三天，卡卡西拿出自已代码，这些代码涵盖图形界面机能，语音求助等，一阵复制粘贴，继承全局。

工程建设迟迟投入制造，行驶平庸，工作团队获得市预防大本营表彰，每人都获得了奖金。

。。。。。。

便经纪人又有个眼镜店识别脱下一定会脱下眼镜顾客的工程建设，如法炮制，平庸投入制造。直到独自一人。。。

AGI准备好，AI拆分行业不存有了？

卡卡西和卡卡西的小队三人低薪了。。。

然而这还一定会完，一天，卡卡西刷到经纪人朋友圈

看完后，卡卡西慨叹良多，反手给经纪人点了个拉姆。

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