博文
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智能交互中意图的损失、补全与弥聚
- 智能交互中的“意图的损失”和“意图的补全”通常用于描述在交流过程中可能出现的信息不完整或不清晰导致的情况。意图的损失指的是在信息传递过程中，发送者的意图未能完全或准确地被接收者理解的情况。这种情况可能由多种因素导致，如 信息不完整， 发送者未能提供足够的信息来清楚地表达他们的意图；信息含糊或多义性 ...
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人类大脑的计算与机器的类脑计算
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- 人类大脑的计算基本原理涉及到神经元的基本工作方式、神经网络的结构和连接模式、信息传递的方式、学习和记忆的机制等多个层面的复杂互动，这些原理的深入理解不仅有助于神经科学的发展，还为人工智能领域的发展提供了重要的启示和指导。人类大脑计算基本原理涉及到复杂而多样的神经元活动和神经网络功能。大脑的基本功能 ...
- 对智能的研究正在悄悄地诱发复杂取代科学
- 随着智能人工智能的发展，传统科学研究方法可能面临新的挑战或者被扩展。 人工智能的发展带来了大数据分析、机器学习、深度学习等新的工具和方法，这些方法在处理复杂系统和大规模数据方面表现出色 ，使得科学研究变得更加多样化和复杂化。对 智能领域的研究可能会推动对现有科学理论的重新审视和修正。 例如，复杂网 ...
- [转载]从首部AIGC科幻短剧集看“未来启示”
- 刘扬 冀昱樵 7月 8日，全国首部 AIGC连续性叙事 科幻短剧集《三星堆：未来 启示录》 上线，发布第一集成 片。针对AIGC（生成式人工智 能——编者注）技术在这部科幻 短剧集中发挥了怎样的作用、生 成式人7工智能在参与艺术创作过 程中面临着哪些难点以及人工智能 （AI） 技术未来将如何进一步赋能 ...
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人与机器的协同是强弱系统的互补行为
- 人与机器的协同可以被视作强弱系统的互补行为，这也强调了人类和机器之间在处理问题、执行任务或创造价值时各自的优势与角色。 人类在认知、创造力、情感和伦理等方面具有独特优势。我们能够进行高级的抽象思维、创新和复杂决策，能够处理不确定性和动态环境下的情境。机器（特别是计算机系统）在信息处理、数据分析、 ...
- 数学、逻辑、AI、智能与世界
- 一、数学是对逻辑的简化 数学可以被视为对逻辑的一种形式化和简化，因为它建立在严格的逻辑推理和定义上。数学通过符号、公理和推导规则来精确描述和研究数量、结构、变化以及它们之间的关系。数学与逻辑之间的一些关键联系涉及： 数学中的证明和推导是严格的逻辑过程。从一组基础公理出发，数学家使用逻辑规则 ...
- AI究竟会向哪里去?
- 人工智能的发展方向涵盖了多个领域和应用，未来的发展取决于技术进步、社会需求和伦理考量等多方面因素。以下是一些人工智能可能发展的方向： 强化学习和自主系统， 强化学习是一种通过与环境互动学习最优行为策略的方法，未来可能使AI系统更加自主和智能化，能够解决复杂的决策问题。 深度学习与神经网络的进化， ...
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AI与智能的差异
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- 在讨论AI（人工智能）与智能的差异时，可以从以下几个角度来理解：人工智能（AI）是指计算机系统执行人类通常需要使用智力才能完成的任务的能力。这包括感知、推理、学习、解决问题等。AI可以通过算法和大数据进行学习和优化，从而执行复杂的任务。智能是更广义的概念，涵盖了生物和非生物系统在各种环境中解决问题的能力 ...
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人机交互的空间及其信息间的距离
- 一般而言，人机交互的空间通常被描述为信息空间或者用户界面空间，这些概念并不涉及欧式空间或黎曼空间的几何学特征。在人机交互中，空间的概念更多是指用户与计算机界面之间的交互范围和方式，而不是传统几何学空间的定义。 欧式空间是指我们日常生活中的三维空间，具有欧几里德几何学中的特征，包括平行线之间的性质、 ...
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智能时代呼唤新的思想和思考
- 鉴于智能问题已经打破了科技与非科技的界限，进入了一个超科技的复杂性领域，所以 在智能时代，不仅仅是要以新的科技视野看待之，而是要呼唤新的思想和思考方式。 随着人工智能的普及和深入应用，我们需要重新思考人类的伦理和道德标准 ，即如何确保人工智能系统的决策是公正和可解释的，以及如何处理隐私和数 ...
