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数十亿美元的投入，以及我们将在几年内拥有通用人工智能（AGI）的惊人炒作。有人认为目前基于深度学习/神经网络的 AI 方法最终会走到尽头，无法兑现其承诺吗？如果答案是肯定的，为什么？ 我意识到这个问题定义有些模糊。毫无疑问，目前的方法将继续改进并产生结果，因此可能不容易定义“死胡同”。 本着探讨的精神，我想看看是否有人认为目前的方向是错误的，并且无法带我们到达最终目的地。

我受到 r/place 和最近的 wplace.live 的启发，制作了这个东西。 这是一个不断扩展的画布，每放置一个像素都会为所有人解锁新的绘画区域。因此，你只能在已存在内容的边界上进行绘画——也就是“前沿”。 这个东西的理念是成为一个活生生的协作艺术品。 一些很酷的功能： * 你可以悬停在某个像素格上，查看是谁放置的。所以给自己设置一个名字，并认领那些将永远“属于你”的像素格吧！ * 你可以实时看到其他人放置像素格。 * 无需注册，去他的！ * 点击箭头可以跳转到当前每个方向的边缘。 试一试，告诉我你的想法。 未来的想法： * 像素添加的延时视频 * 一次放置多个像素的能力（例如拖动绘制线条，而不是一次放置一个） * 更流畅的滚动和缩放