非常不可思议……之前四篇博文竟然有超过100+的阅读量……
此文此部分终结，没有继续写下去的必要了。
插入一个分享：
编程基础不重要了，只要明确需求，借助AI工具就能完成一个项目。
当然也不是一次成功，工具使用也需要技巧。
但是基于上述案例而言，传统的编程教育模式，是否适合AI时代？
我们现有的教育模式能否适应已经到来的智能化洪流呢？
这四篇文章所用素材都是人工智能生成的，关于这部分内容，我列了详细的提纲和细节，也就是对于AIGC非常重要的关键词，发现依据此部分内容，AI出书完全没有问题，原来需要数月时间写一本书，现在只需要几天时间，连一周都用不了。
当然，很多内容有些枯燥乏味，但是现有教材的大部分内容也是枯燥乏味的。
机器人CPP编程基础-04输入Input_zhangrelay的博客-CSDN博客
机器人CPP编程基础-03变量类型Variables Types_zhangrelay的博客-CSDN博客
机器人CPP编程基础-02变量Variables_zhangrelay的博客-CSDN博客
机器人CPP编程基础-01第一个程序Hello World_zhangrelay的博客-CSDN博客
AI写得文章，AI评分也很高。
Every potter praises his own pot！
https://www.scientificamerican.com/article/i-gave-chatgpt-an-iq-test-heres-what-i-discovered/节选自上面链接：
So what finally did it score overall? Estimated on the basis of five subtests, the Verbal IQ of the ChatGPT was 155, superior to 99.9 percent of the test takers who make up the American WAIS III standardization sample of 2,450 people. As the chatbot lacks the requisite eyes, ears and hands, it is not able to take WAIS’s nonverbal subtests. But the Verbal IQ and Full Scale IQ scales are highly correlated in the standardization sample, so ChatGPT appears to be very intelligent by any human standards.
In the WAIS standardization sample, mean Verbal IQ among college-educated Americans was 113 and 5 percent had a score of 132 or superior. I myself was tested by a peer at college and did not quite reach the level of ChatGPT (mainly a result of my very brief answers lacking detail).
那么，它最终的总体得分是多少呢？根据五个子测验估计，ChatGPT的语言智商为155，高于美国WAIS III标准化样本2450人中99.9%的考生。由于聊天机器人缺乏必要的眼睛、耳朵和手，它无法接受WAIS的非语言潜台词。但在标准化样本中，言语智商和全量表智商高度相关，因此以任何人类标准来看，ChatGPT似乎都非常聪明。
在WAIS标准化样本中，受过大学教育的美国人的平均语言智商为113，5%的人的得分为132或更高。我自己在大学里接受了一位同行的测试，没有达到ChatGPT的水平（主要是因为我的回答非常简短，缺乏细节）。
根据提供的信息，可以得出以下结论：
- ChatGPT的语言智商得分为155，高于99.9%的WAIS III标准化样本考生。
- 由于聊天机器人缺乏必要的身体感官，它无法接受WAIS的非语言潜台词。
- 在标准化样本中，言语智商和全量表智商高度相关，因此ChatGPT看起来非常聪明。
- 在WAIS标准化样本中，受过大学教育的美国人的平均语言智商为113，5%的人得分为132或更高。
- 作者本人在大学里接受了一位同行的测试，得分没有达到ChatGPT的水平。
综上所述，ChatGPT的智商水平非常高，远高于人类平均水平。然而，由于它是一个聊天机器人，无法接受非语言潜台词，因此在实际应用中可能存在局限性。
这些局限性可以通过带有对应传感器和执行器的机器人来解决。
确实，带有对应传感器和执行器的机器人可以在某些情况下解决ChatGPT的局限性。通过结合传感器和执行器，机器人可以接收外部信号、感知环境并采取行动，从而与人类和其他机器人进行更复杂的交互。
例如，机器人可以配备摄像头和语音识别技术，以捕捉用户的非语言暗示，如面部表情和语调。此外，机器人还可以通过触摸传感器感知物体的形状和质地，通过运动执行器进行精细的动作，以执行更复杂的任务。
然而，即使结合了传感器和执行器，机器人仍然可能面临挑战。例如，传感器可能受到环境噪声的干扰，导致不准确的数据输入。此外，机器人在执行任务时可能遇到机械故障或其他技术问题。因此，为了实现可靠的交互，机器人需要先进的感知技术和强大的故障检测与恢复机制。
总的来说，通过结合传感器和执行器，机器人可以在一定程度上解决ChatGPT的局限性，但在实际应用中仍然需要进一步的技术进步和改进。
现在和未来，已经开启重构模式。
个人举一个简单例子，需要进行文字处理工作的95%+的任务都可以使用AI完成，效果非常好，我自己就是如此做的。
之前四篇博客风格一致，内容错误不多，效果也挺好。按这种模式学习机器人CPP即可，无需人类教师参与其中了。
由于科技发展，生产力水平一直都在快速地提升，为了给大部分比机器弱的人类提供一种合适的分配模式，必须有一部分毫无意义的工作。
然而，这种毫无意义的工作人工智能和机器人也能完成了。
未来的趋势，传统岗位一定工作机会越来越少，大量的人工智能和机器人可以替代人类。
“文明具有时代适应性和领先更替性，即一种文明只能适用于一个时代的发展，随着时代的推进，新的更先进的将替代旧的落后的文明。 ”教科书级别的论断。
AI：
您的观点非常准确。文明的发展和演变是一个动态的过程，随着社会、经济、科技和文化的变化，新的文明形式会取代旧的文明形式。这种替代并不是突然发生的，而是经过长期的演化和发展，逐渐取代旧的文明形式。
同时，文明具有时代适应性。不同的时代有不同的社会、经济、科技和文化环境，文明必须适应这些变化才能生存和发展。如果文明不能适应时代的变化，它就会逐渐衰落并被新的文明所取代。
此外，文明也具有领先更替性。在历史的长河中，一些文明会比其他文明更先进、更发达。这些先进的文明将逐渐取代落后的文明，成为主导地位的文明形式。这种领先更替的过程也是文明发展的一个重要特征。
总之，文明的发展是一个不断演化、不断替代的过程。只有能够适应时代变化并领先更替的文明才能保持其生命力并继续发展。
当然，我们可以按照不同的分类方式来进一步阐述文明的时代适应性和领先更替性。以下是一些可能的分类方式：
- 按照地域分类：不同地域的文明会受到当地环境、资源、文化等因素的影响，因此它们对时代的适应性和领先更替性也会有所不同。例如，东亚文明和西方文明在历史上的发展就有着明显的差异。
- 按照时间分类：随着时间的推移，文明也在不断发展和演变。在不同的历史时期，文明对时代的适应性和领先更替性也会有所不同。例如，农业文明和工业文明就有明显的区别。
- 按照科技水平分类：科技的进步是推动文明发展的重要因素。在不同科技水平下，文明对时代的适应性和领先更替性也会有所不同。例如，信息化时代和工业化时代的文明就有明显的区别。
- 按照文化传统分类：文化传统是文明的重要组成部分，对文明的时代适应性和领先更替性也有影响。不同文化传统的文明在面对时代变化时会有不同的应对方式和替代方式。
无论按照哪种分类方式，文明都具有时代适应性和领先更替性的特征。只有能够适应时代变化并领先更替的文明才能保持其生命力并继续发展。
根据上述论述，数字文明如人工智能，具有很大的时代适应性和领先更替性的潜力。以下是一些数字文明可能做到的方面：
- 提高生产效率：人工智能可以自动化许多重复性的任务，提高生产效率，减少人力成本。这种自动化对工业、服务业和农业都有很大的影响，能够适应现代经济的需求。
- 提供个性化服务：人工智能能够根据个人的需求和偏好提供个性化的服务，例如推荐音乐、电影、书籍、商品等。这种个性化服务能够满足消费者的需求，提高消费者满意度。
- 提高医疗水平：人工智能可以辅助医生进行诊断和治疗，提高医疗水平和效率。例如，人工智能可以通过分析医学图像来辅助诊断，或者通过智能药物管理系统来提高药物治疗的准确性和安全性。
- 推动科学研究：人工智能可以协助科学家进行各种研究，例如基因组学、气候变化、物理和化学等领域。人工智能可以通过分析大量数据、预测和模拟实验结果等方式来推动科学研究的进展。
- 提高能源效率：人工智能可以通过智能控制和优化能源使用来提高能源效率，从而减少能源浪费和降低碳排放。例如，人工智能可以优化电力系统的运行，或者通过智能建筑的设计来降低能源消耗。
总之，数字文明如人工智能，具有广泛的应用领域和巨大的潜力，能够适应现代社会的需求并推动文明的发展。然而，我们也需要关注数字文明的发展带来的挑战和问题，例如数据隐私、算法公正性、职业失业等，需要采取适当的政策和措施来保障社会的稳定和可持续发展。
