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谈人工智能17:宇宙的本性
热度 4 李晓榕 2021-11-6 13:21
学:学生,教:教师,李:李晓榕 学:我觉得,科学发现的规律都挺明确、简单、合理,肯定是客观世界的规律。 李:还原论科学坚持简单性、确定性、规律性、有序性、和谐性,在复杂里找简单,从紊乱中寻秩序,于冲突间求和谐,它也确实在宇宙中发现了大量的简单明确、规则和谐,并以此论证:简单性、确定性、 ...
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谈人工智能16:还原论科学的威力所在
热度 7 李晓榕 2021-10-30 13:03
学:学生,教:教师,李:李晓榕 李:关于还原论科学的威力,我再说一条,这一条远比上述几条更重要、更深刻:还原论科学的巨大成功,不是直接针对我们所处的自然世界,而是针对非自然的理想世界或者科技创造的人造世界。自然世界极其复杂,相应的问题往往都兼有“杂、联、开、变”等诸多类复杂性。 科学成果只在 ...
6403 次阅读|9 个评论 热度 7
谈人工智能15:分析还原的威力
热度 7 李晓榕 2021-10-23 13:09
学:学生,教:教师,李:李晓榕 教:上面“总影响≠直接影响+间接影响”这个例子,的确十分清晰地表明,总影响不能还原为直接影响加间接影响,分析还原方法有严重的缺陷和局限性,而且还原主义思想深入人心,我们都被它洗脑了。但是,现代科学基本上就是还原主义科学,它几百年来硕果累累。分析还原这么一种有严 ...
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谈人工智能13:总影响≠直接影响+间接影响
热度 1 李晓榕 2021-10-3 13:28
学:学生,教:教师,李:李晓榕 学:关于开放系统,您说的这些,听起来当然挺有道理,但我还是将信将疑,总觉得没有被完全说服。您能不能举个令人信服的例子来说明一下? 李:让我们考虑下面这个例子,看看够不够有说服力。假设原始因(“元因”) Y 可通过产生二次因(“次因”) C 而间接影响结果 G ,也可 ...
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谈人工智能11:环境之复杂
李晓榕 2021-9-19 12:47
学:学生,教:教师,李:李晓榕 李: 前面说过,也许智能是一种难以精确把握的“流变”存在,它依赖于与环境互动,离开了这种互动,就谈不上智能 。我们上面讨论了与环境互动。我还想再进一步讨论环境的作用。 无限环境 。考虑系统 A ,与 A “直接”相关(或能“直接”影响 A )的环境因素的 ...
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谈人工智能10:与环境交互
李晓榕 2021-9-11 12:43
学:学生,教:教师,李:李晓榕 李:在信息处理的关键核心方面,人类智能大多有赖于因地制宜、因势利导、通权达变、平衡多方面考虑的中庸中和之道,而迄今人工智能的基础是:①逻辑的符号演算,②基于知识的应对规则,③基于培训的目标优化。它们都明显比人类智能粗陋逊色得多。另一方面,真正的智能在作用机理上 ...
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谈人工智能9:深度学习的实质
热度 3 李晓榕 2021-8-28 13:29
学:学生,教:教师,李:李晓榕 李:深入思考深度学习的短长,难免涉及对人工智能本质的认识或信念。在唯物论看来,一方面,人类智能是进化的产物,无论多复杂,最终必定是基于物质的;另一方面,机器胜任的问题都是能行可解的,而智能胜任的问题应该不限于这类问题。非能行可解问题大量存在。一个例子是著名的希 ...
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谈人工智能8:深度学习对老牌AI
热度 3 李晓榕 2021-8-22 13:18
学:学生,教:教师,李:李晓榕 李: 三代人工智能都各有所本、各有所倚,也就各有所偏:第一代有赖于对机理规则的认识,第二代基于相关的专家知识库,以深度学习为代表的第三代依赖于相关实例的大数据库。前两代现在被称为“老牌 AI ”( Good Old-Fashioned AI ),它们分别由原理和知识驱动,学界已相当了 ...
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与师生谈人工智能7:深度学习的短板
热度 2 李晓榕 2021-8-15 12:57
学:学生,教:教师,李:李晓榕 李:在谈科研方法时,我一再强调, 在涨潮时,要特别认真地思考其利弊,尤其是短板和局限 。深度学习当前正热得发烫,所以要好好考虑其不足之处。它确实有不少长处,随处可见有关论述,这儿就免了。 在完成不少特定任务上,智障者经过相应的强化培训也能胜过普通人 ...
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与师生谈人工智能5:强人工智能
热度 1 李晓榕 2021-8-1 09:12
学:学生,教:教师,李:李晓榕 学:什么是“强人工智能”? 李:简单地说,就是具有人类或更高水平的纯机器的真正智能,而“弱人工智能”能完成各种任务,但不具有人类水平的智能。我觉得,“强人工智能”的信念主要植根于近现代科技、特别是牛顿力学大获成功以来盛行的还原主义和机械主义:万事万物最终都 ...
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GMT+8, 2024-3-19 10:22

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