博文
- 算计杂感
- 油画（近粗远细）与摄影（近细远粗）的远近颗粒度不同。计算-算计颗粒度也不同，算计里面不但有跳（小的临近性跨域）还有跃（大的异构性飞跃），任何事物都有相对性，算计中有一种很好的机制—转念，如果我们会转变念头（转念），任何事物和情境其实都不会伤害到自己并可以被转换为利己的条件和前提。比方说，有些人看到 ...
- 智能研究的另类思考
- 【摘 要】 本文从教育实践长期存在的诸多矛盾困扰中引发了对智能科学的好奇和探索热情。将系统科学、思维科学、大成智慧引入到教育和智能科学研究中来，从方法论的高度，以东方人特有的整体思维优势，用 系统的眼光、整体视野对人类智能进行系统研究，提出了“人类智能系统”和“SQ”（“系统商 ...
- 弹性的推理
- 弹性的推理 虽然现有的问答系统在简单问答任务中，在很多数据集上达到了与人类相当的水平，但是在复杂问答任务中，和人类还相差甚远。 有人认为原因是：复杂问题的答案，不仅需要多“跳”的推理，可能还需要需要进行计数、比较，甚至是逻辑运算的操作。 这个回答虽然有合理的成分，但还没有抓住“跳”推理的本质 ...
- 智能博弈的关键——动态的表征
- 一直非常欣赏维特根斯坦在《逻辑哲学论》中的开场白“世界是一切发生的事情；世界是事实的总体，而不是事物的总体；世界为诸事实所规定，为它们即是全部事实所规定；因为事实的总体规定那发生的事情，也规定那所有未发生的事情；在逻辑空间的诸事实就是世界；世界分解为诸事实；每项事情可以发生或者不发生，其余的一切 ...
- 人机杂感
- 人不是普通的物，所以人的思维及行为与物理的变化规律并不一致，符号主义有其天然的局限性。但人又是一种特殊的物，在最亚原子层级上与其它物体相同，所以又会遵循一定程度的物理变化规律，这体现在联结主义和行为主义的部分匹配上。回溯强化学习和深度学习的历史，会发现它们都来自于神经科学。强化学习可以追溯自巴浦洛 ...
- 人工智能时代下机器的未来
- 摘要： 在人工智能飞速发展的今天，我们不断追求机器更加拟人化，只有机器具备更多类似人一般的功能，才能使机器智能更进一步，帮助人们分担更多任务，继而提升工作绩效。因此，众多科学家和学者把目光放在了对于人类认知的探索上，以求掌握人类的认知原理使机器像人一样认知、学习、推理和规划。本文列举了一些人类具 ...
- 也谈未来智能领域的发展趋势
- 人类的学习能够产生范围不确定的隐性的知识和规则，在实践中，人类的智能也可以被描述为：在现有知识体系之外创造新的知识和技能并解决问题的能力，尤其是能够解决带有矛盾的难题能力。人工智能的基础是样本和逻辑，但人类却可以超越样本和逻辑给出的范围。 表面上，人工智能是数据和数理逻辑驱动的，实际上， 实践中的算 ...
- 有关未来智能化战争的几个问题
- 摘要： 随着军事智能的不断发展，本文重点阐述并研究了在强对抗环境条件下的四个问题：人机融合智能中的深度态势感知问题、不确定性问题、人的问题、未来战争制胜的关键在于人机环境系统的有效协同。通过分析这四个问题与智能化军事的联系，找到军事智能产生的机制与条件。最后概要描述了军事智能未来变化趋势及智能化 ...
- AI与罗素的火鸡
- 热度 1
- 为什么说AI在应用中都存在问题？不少还是致命的！ 罗素说，有一只火鸡，农夫每天来给它喂食。经过长期观察后，火鸡得出结论，“农夫来到鸡舍，我就有吃的”，之后每天的经历都在证实它的这个结论。但是有一天，农夫来到鸡舍，没有带来食物而是把他杀了，因为这天是圣诞节。 罗素用一个寓言来阐述休谟。主要 ...
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