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刘伟
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教育情况:北京,博士
研究领域:生命科学->神经科学、认知科学与心理学->认知科学
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智能的障碍:符号化

基于事实与价值叠加的算计与基于事实的计算有着明显的区别。 基于事实的计算是指根据已有的客观事实和数据进行计算和推理。在这种计算中,只考虑和利用与事实相关的信息和数据,目的是得出合理的、基于客观事实的结论。例如,使用数学公式和逻辑推理来解决问题或进行数据分析,这属于基于事实的计算。 而基于事 ...
2023-9-26 07:58

大语言模型中的家族相似性与非家族相似性

维特根斯坦的家族相似性理论是他在《哲学研究》中提出的一个重要概念。 他认为,语言游戏是一种人们使用语言的方式,不同的语言游戏之间可能存在相似性,就像一个家族的成员之间存在相似性一样。维特根斯坦认为,相似性不是通过一个共同的特征来定义的,而是通过一系列的相似特征和关系来确定的。换句话说,成员之间的相 ...
2023-9-25 07:44

人类的态势感知可分为先验、似然、后验三部分

人类的态势感知可以分为先验、似然和后验三个部分。这些部分描述了在不同阶段对环境的感知和理解。 先验感知: 先验感知基于先前的知识、经验和先验信息来理解环境。它利用已有的知识和模型,进行预测和推断,从而形成对当前环境的初步认知。先验感知可以帮助系统更好地理解当前环境,并作出相应的决策和行动。 似 ...
2023-9-24 10:05

人与机器只能感知到可以分类的事物吗?

众所周知,人与机器都能够感知和分类一些事物。 人类拥有感官系统,如视觉、听觉、嗅觉、触觉和味觉,可以通过感知事物的外部特征和属性来进行分类。机器可以通过传感器和算法来感知和分类事物,比如计算机视觉技术可以通过图像和视频数据来进行物体识别和分类。人类和机器的感知和分类能力可以通过训练和学习不断提高和 ...
2023-9-23 11:02

人和AI不可能把所有的情况都考虑到

人类认知具有一定的局限性,我们不可能考虑到所有情况和因素。 这是因为人类面对的现实世界非常复杂,存在着大量的未知和不确定性,需要处理的信息量也非常庞大。同时,我们的注意力和记忆力也存在限制,不能持续地对所有可能的情况进行推理和决策。因此,在实际情况中,我们通常只考虑那些最相关和最重要的因素,并尽可 ...
2023-9-22 07:27

为什么计算、感知、认知智能常常得不到期望的结果?

一、计算智能常常得不到期望的结果可能与以下几个因素有关: 数据限制:计算智能的性能受限于所用数据的质量和数量。如果训练模型的数据不够充分、不够多样化或不够准确,那么最终得到的智能也可能存在局限性。缺乏代表性的数据集可能导致模型在面对新的情况时无法做出准确和合理的决策。 算法和模型限制:不同的 ...
2023-9-20 17:22

人类的生成式与机器的生成式

生成式是指一种基于模型的方法,通过给定的条件或输入,生成与之相符合的输出。 在自然语言处理领域中,生成式模型通常用于生成文本、文章、对话等自然语言序列。 生成式模型的训练主要涉及两个步骤:学习(Training)和生成(Generation)。在学习阶段,模型通过对大量的训练数据进行学习和训练,以学习出模式、语法和 ...
2023-9-20 08:00

我们感知的内容是由大脑最支持的假设决定的吗?

某种意义上讲,我们从未直接体验到感觉信号本身,而是通过对这些信号的解读和处理来感知和理解外界。 感觉信号是由我们的感官系统接收到的来自外部世界的刺激所产生的物理信号。例如,视觉感觉信号由我们的眼睛接收光线并将其转化为神经脉冲,听觉感觉信号由我们的耳朵接收声音并将其转化为神经脉冲,其他感觉信号也类 ...
2023-9-19 07:59
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