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人们对于ChatGPT之类的大语言模型的趋之若鹜，很大程度上是一种期待，总是想看看LLM会怎样回复我的提问，它会不会有妙笔生花，意想不到和才思泉涌。这种新鲜感来自于能力涌现。

这种能力涌现不仅仅是一种LLM现象，更应该是我们做技术的在各个领域模式上所追求的目标。能力涌现可以说是在人的意识范围之外，满足一定条件下潜在的能力突然显现的一种状况。所以说能力涌现是非常不易和复杂的，但也是我们在日常工作和生活之中所追求的。

模型产生能力涌现

在人工智能领域当我们将目光聚焦于判别式模型的时候，可以实现人脸识别、图片对象识别、手写识别、机器翻译、自然语言处理等。这些不能算作能力涌现，因为这是我们有意识开发的能力。当出现Transformer之类的生成式模型之后，能力涌现出现了。它根据句子中先前出现的单词，简单地预测句子中下一个单词。经过海量数据训练后，语言模型可以被“提示”执行任意的任务。

数据产生能力涌现

大规模的、覆盖广泛的、“有节奏的”数据也是可以产生能力涌现的。我们会在以后的专门文章中讨论这三个数据特点。但简单来讲数据为大模型提供了训练和优化的基础，当大量数据被“驯化”时，人们可以从中获取新的知识和见解。这有助于个体之间相互学习和交流，从而提高整体能力。

推理产生能力涌现

与深度学习的多层神经网络相比，知识图某种意义上也可以解释为一种层次架构。建立在逻辑规则基础上，通过属性链接实现的推理完全能够产生“深层知识”，发现全新的洞见。这就是一种能力涌现。

以健康管理为目标的量化自我

精准健康管理应该以量化自我为基础，这我们会以专门的文章来讨论。但量化自我的普及已经渐成趋势，这可以通过以苹果手表为代表的智能可穿戴设备的广泛应用來诠释。在这里我们仅仅举一个作家兼技术类记者，《健康追踪器》一书的作者Richard MacManus的经历：

对于医生在2007年11月19日星期一告诉我的事情，我没有任何准备。他的脸上通常有一种和蔼、有趣的表情，但这次他看起来很严肃。“我很抱歉这么说，老伙计，”他说，“但你有糖尿病。”

从那以后我所做的事情被称为自我追踪。我测量并监测了关于我身体的许多不同的数据点:我一天吃的食物，我走了多少步，我的体重，我的血糖读数。如果我想的话，我还可以添加其他数据点。我的心率，我的情绪和情绪，甚至大脑扫描。现在，通过使用联网的应用程序和设备，所有这些都可以被跟踪。

健康管理是个人的，这即是每一个人自己的事情，也是根据每一个人的个体状况来进行的。如今我们已经来到大数据、大模型时代，充分利用人工智能的工具让量化自我发挥更大的作用，实现能力的涌现，这是健康管理领域前进的一大步。

人工智能下的量化自我已经处于模型进化的阶段，打造TS模型应用于量化自我的纷繁复杂的数据是我们正在做的事情。期待我们能够向着数据和推理阶段的进化，从而涌现出更大的能力。

#健康管理# #人工智能# #量化自我运动#

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