AI面临的五个蛋白质设计问题,Nature找了一群专家来讨论

Steinegger说,这在一定程度上是物流问题。计算研究人员可以反复运行他们的算法,直到找到看起来可行的算法,而像他这样的算法设计团队「大约每三四个月就会有新的创新」。Steinegger估计,在生物系统中验证设计的蛋白质可能需要两年时间,届时软件已开始发挥作用。这种不匹配意味着算法很少有机会从错误中吸取教训。研究人...

追问weekly | 过去一周,脑科学领域有哪些新发现?

这项研究提出了一种基于超维计算(HyperdimensionalComputing)的解码算法,旨在克服当前BMI解码中的计算复杂性问题。传统BMI解码依赖数学模型和计算机进行复杂的运算,然而,计算机的尺寸和能耗使其难以用于植入式系统。为解决这一难题,研究人员借鉴超维计算的思想,通过分析每个神经元的正常发放率分布,比较输入刺激下的发放模...

生成式AI与版权保护:问题、争议与思考

首先,缺乏版权保护会影响人工智能模型使用方的内在动力,因为“有恒产者有恒心”;进一步来说,下游AI大模型采买、使用的减少,有可能反向影响上游AI大模型的研发、训练。在全球各国围绕生成式人工智能展开激烈竞争的背景下,这将直接对国内产业和技术的发展产生不利影响。[19]其次,缺乏版权保护会影响甚至破坏人工智能生成内...

为什么要认真讨论大语言模型的“理解”问题?

所以对“理解”有一个清晰的认识,对于我们提升自己的理解能力,寻找意识活动的规律,包括人工智能在内的计算机应用这个人类的“外意识”,认识各种基于不同算法的“外意识”的能力边界都具有极其重要又十分普遍的意义。01.机器学习获得的“统计性理解”在对人的理解做了一个比较全面的讨论之后,我们来看一下人类创造...

一说AI会思考,祖师爷图灵就发笑:“这个问题无意义,不值得讨论”

这个问题也可以从两个不同的角度分别陈述如下:外延的陈述:机器能模拟思维吗?内涵的陈述:能模拟思维的机器算是能思考吗?图灵认为“机器能思考吗”这个问题“无意义,不值得讨论”(toomeaninglesstodeservediscussion)。于是,他的辩论策略是从外延下手。

P/NP问题50年:AI探索不可能的可能

而NP表示“非确定性多项式时间”(nondeterministicpolynomialtime),对应一类非确定性图灵机可以不可思议地选择出最佳答案的问题(www.e993.com)2024年11月18日。在本文中,读者可以把P和NP简单地看作可高效求解的问题以及可高效验证的问题。如果读者希望对于P/NP问题的重要性有更深入的非专业讨论,可以阅读我2009年的综述文章[13]或者我在2013年...

今日直播&干货书单|从人工智能到类脑与量子计算,有哪些精选图书...

主题和特点包括:以易于应用的方式介绍内容,并为许多方法提供了可运行的Python代码;通过大量来自实际应用的示例、练习和项目,鼓励基于问题和项目的学习;介绍了建模、Python编程、数字表示和误差的主要概念;详细解释了数值微积分、线性和非线性方程的基本内容,包括多变量牛顿法;讨论了插值和微分方程的数值解法,涵盖多项...

两家AI巨头正讨论建超级AI数据中心 每个耗资1250亿美元

在美国,部署这些超级计算机项目不仅耗时良久,还面临芯片、土地和电力资源短缺的巨大挑战。美国能源部已意识到潜在的电力供应不足问题,并正积极探索解决方案,如资助研发以提升人工智能计算效率的技术。当前讨论中的数据中心规模史无前例。在ChatGPT引发的生成式人工智能热潮之前,英伟达的芯片集群规模通常仅限于数千颗GPU...

...斯宾塞(下):如何使用和不使用某些AI技术,需要更多政策讨论

因此,当我在跟人们讨论这个问题时,我会问,你认为在通胀斗争结束后,我们回到零名义利率、负实际利率和通胀低于目标的概率是多少?没有人认为这种情况会发生。所以,实际问题是,我们最终会在哪里落脚?目前通胀目标还是2%,当然有人认为3%是合理的,但我们现在还到不了。

每经对话UCL计算机科学家:生成式AI将延续迅猛势头,企业应关注自身...

Bentley：世界各地的许多AI产品都存在一个问题，即使用从互联网上获取的大量数据训练，这些数据可能包含有偏差或不正确的信息。我们也注意到了作家起诉OpenAI和微软的新闻，这些作品本就属于作家、设计师或艺术家，或许未经许可就被使用了。AI的不当使用目前也是个问题。一些居心叵测的人正在操纵图像、视频和音频，运用...