智能不是一个纯数学问题,AI也不是

人类的认知能力在很大程度上是通过与他人互动、通过文化传承而获得的,这种复杂的社会学习和情感互动超出了数学的范畴。四、AI与人类智能的差异目前的人工智能,无论是基于规则的专家系统还是基于数据的深度学习网络,仍然与人类智能有着显著差距。人工智能的“智能”更多是从大量数据中提取规律、进行模式识别,而人类智能...

杨立昆最新访谈:AI很像一个“盲人摸象”的故事

这些都属于“规划”问题的范畴。然而,这一分支完全忽略了感知问题,例如怎样理解世界、识别物体或将物体从背景中分离出来。这些问题在当时并未被重视。NikhilKamath:是的。YannLeCun:与此同时,还有另一个AI分支也始于50年代。这一分支试图重现人类和动物的智能机制。动物和人类的大脑通过连接的神经元网络...

九合报告:不朽的计算——比特连接世界,词元生成未来

目前我们对模式识别底层机制的理解超过了我们对运动控制底层机制的理解。还没有一个机器人有人类身体这样的灵敏度和灵活性——这是个十分复杂的问题,涉及大量自由度。AI让人形机器人拥有新的可能。“具身智能”概念(EmbodiedArtificialIntelligence)诞生于1950年。在这一概念下,借助大模型,机器人感知、决策与交互提...

田丽等:视觉说服社会计算的理论体系与范式创新

[18]面部识别技术[19]识别选举候选人的性格也成为政治传播中影响用户投票偏向的技术之一。综上,在社会计算的背景下,视觉说服研究已超越传统心理学、传播学范畴,融入计算机视觉、模式识别和大数据分析等多学科计算技术。传统说服学关注沟通效果,研究影响说服效果的说服主体、形式、策略等,但是既往研究较重视文字和语言的...

人工智能发展史中最重要的模型之一:鬼蜮模型

在塞弗里奇的鬼域模型中,将人体大脑及感官中不同的部分,比喻为不同的“鬼怪”,可将它们想象成现代人工神经网络中不同层次的不同神经元组合。这许多鬼怪幽灵在模式识别中扮演着不同的角色,各司其职。后面我们将简单介绍,小鬼们是如何分工合作完成图像识别任务的。

孙伟平|基于智能系统的人文学科“研究奇点”及其引申问题

如符号主义的算法主要是从软件方面理解人脑智能,擅长利用现有知识进行较为复杂的逻辑运算、推理、规划、判断等;联结主义的算法主要是从硬件方面理解人脑智能,擅长模式识别、聚类、联想等非结构化问题;行为主义的算法主要是从身体角度理解人脑智能,擅长适应性、学习、快速行为反应等(www.e993.com)2024年12月19日。显然,三大流派的算法都未达到对人脑“...

甲小姐对话火山引擎总裁谭待:大模型后发也可以制胜

甲小姐:当前技术进步的“原动力”是什么?谭待:就是大模型。现在中国的大模型虽说没有完全赶上世界最领先的基座模型,但已经到了“可用”的阶段。甲小姐:你们模型家族的9个模型——通用模型pro和lite版、角色扮演模型、语音合成模型、声音复刻模型、语音识别模型、文生图模型、Functioncall模型、向量化模型——它们...

模式识别博士张斯成:ChatGPT过热容易导致错误判断

ChatGPT是否热过头了?当噪音模糊了ChatGPT的真容,张斯成对此表示,“过热容易导致错误判断”。这一期对话嘉宾张斯成曾任斑马智行联合创始人、阿里钉钉副总裁、明略首席战略官,于2001年毕业于中国科技大学,获得计算机软件和新闻传播双学位,并于2005年在香港城市大学获得模式识别博士学位。

刘成林:从模式识别到类脑研究

刘成林指出,模式识别有2个层面的含义:一是生物体(主要是人脑)感知环境的模式识别能力与机理,属于心理学和认知科学范畴;二是面向智能模拟和应用,研究计算机实现模式识别的理论和方法,属于信息科学和计算机科学领域的范畴。模式识别基础理论(模式表示与分类、机器学习等)、视觉信息处理(图像处理和计算机视觉)、语音语言信息...

黄奇帆:人工智能“五大件”将是全球竞争主战场

在70多年发展历程中,人工智能演进出深度学习、增强学习、模式识别、数据搜索、机器视觉、知识工程(科普常识、社会共识、专业知识)、自然语言理解、类脑交互决策这八大关键技术。2023年以来,海内外一系列AIGC(内容生成式人工智能)成果的推出,更是代表着人工智能进入高速发展阶段。当前,以ChatGPT为代表的人工智能技术...