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不好意思,现在还没轮到数学真正登场的时候

www.cn-ee.net2019-10-14

我想在3天前分享的人类和认知实验室

Bengio最近表示,深度学习需要修复。他认为,只有超越模式识别的范围,对因果关系的更多了解,它才能实现真正的人工智能革命。换句话说,他说深度学习需要开始询问为什么会发生。认知科学实验还表明,了解因果关系是人类发展和智力的基础,尽管目前尚不清楚人类如何形成这种知识。

这些观点也是正确的,因为他比机器学习进步了一半。 .不再仅仅依靠统计的相关性来分析机器。这是错误的,因为他还没有脱离西方科学家的优良传统。理念:因果关系仍然是寻求科学根源的一种普遍医学。实际上,类比,比较,隐喻,类比和相似性可能是实现创造智能(包括适合产生各种新概念的方法)的最重要方法。保重,您会发现:孩子通常喜欢说确定性就像确定性,总是喜欢从外部状态表示属性(例如形状,颜色,大小,然后到时间,空间,变化等内部趋势的内在联系,也许这就是人类认知的秘密! “因果关系”更有可能只是“原因”的别称。无论是苹果还是水星,事实并非如此。牛顿和爱因斯坦可能是主观的理想主义者!巧合的是,有人用一种语言说:“本质上,数学是对概念的研究。”当然,所有概念都是主观的。

情报(包括人工智能)是一个复杂的系统。其中许多事情不能通过逻辑思维清楚地解释。还有大量的非线性,非逻辑成分,可解释的,终生学习的,动态表示的,强推理和弱推理需要类比,但是类比的机理远非仅靠科学和技术就能解决,特别是涉及情绪,情况,虚拟身体等,甚至更多!尝试单独使用数学,尤其是使用现代不完整数学来解决智能或人工智能的主要核心问题,无异于索要鱼,画蛋糕来填补饥饿,在水中钓鱼,例如拿着木棍,石飞机和火箭,其原因很简单:在遥远的未来仍将探索定性的真实事物,定量只能自动化!

看起来很像,现在不是时候炫耀数学了!

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这些观点也是正确的,因为他比机器学习进步了一半。 .不再仅仅依靠统计的相关性来分析机器。这是错误的,因为他还没有脱离西方科学家的优良传统。理念:因果关系仍然是寻求科学根源的一种普遍医学。实际上,类比,比较,隐喻,类比和相似性可能是实现创造智能(包括适合产生各种新概念的方法)的最重要方法。保重,您会发现:孩子通常喜欢说确定性就像确定性,总是喜欢从外部状态表示属性(例如形状,颜色,大小,然后到时间,空间,变化等内部趋势的内在联系,也许这就是人类认知的秘密! “因果关系”更有可能只是“原因”的别称。无论是苹果还是水星,事实并非如此。牛顿和爱因斯坦可能是主观的理想主义者!巧合的是,有人用一种语言说:“本质上,数学是对概念的研究。”当然,所有概念都是主观的。

情报(包括人工智能)是一个复杂的系统。其中许多事情不能通过逻辑思维清楚地解释。还有大量的非线性,非逻辑成分,可解释的,终生学习的,动态表示的,强推理和弱推理需要类比,但是类比的机理远非仅靠科学和技术就能解决,特别是涉及情绪,情况,虚拟身体等,甚至更多!尝试单独使用数学,尤其是使用现代不完整数学来解决智能或人工智能的主要核心问题,无异于索要鱼,画蛋糕来填补饥饿,在水中钓鱼,例如拿着木棍,石飞机和火箭,其原因很简单:在遥远的未来仍将探索定性的真实事物,定量只能自动化!

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