
计算机在中文教室里学了什么?什么都没有。
Robert J. Marks说,计算机不会“了解”事物,他们无法处理歧义。Larry L. Linenschmidt就执行任务和理解任务之间的区别采访了Robert J. Marks,正如哲学家John Searle著名的“中文房间”思想实验所解释的那样。
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阅读更多;由于特斯拉在其16年的历史中从未实现过年度盈利,它依靠各种形式的融资(股权、债务等)来维持经营。融资需要有很大的承诺,而特斯拉(Tesla)对其自动驾驶汽车的夸大其词总是对几十亿人有好处。
阅读更多;现代神经科学的进步的主要结果是我们现在“知道”比我们习惯的那么少。但我们所熟悉的是我们有前途的研究方向。
阅读更多;许多模型过于简单,结果比毫无价值还要糟糕。它们成为一种固化偏见的方式。
阅读更多;毫无疑问,意识是动物和人类存在的基本属性。正如哲学家菲利普·戈夫(Philip Goff)所指出的,像唯物主义这样的哲学,如果不能貌似合理地解释它,就不可能是正确的。
阅读更多;谷歌真正实现的是提高了量子计算平台的稳定性——保持量子位元的稳定性一直是量子计算中的一个难题。这当然是向前迈出的一步,但将其宣传为“量子霸权”无疑是一种经典的炒作。
阅读更多;2019年,我和Netflix闹翻了。我感觉被越来越多的尖锐内容轰炸,就好像Netflix想让我知道这有多“成熟”。Netflix并没有制作出几部精彩的原创作品,而是开始制作大量糟糕的原创作品。
阅读更多;人工智能或许能很好地总结数据,但无法通过这种方式收集引领经济前进的新洞见。我们需要的不是旧数据,而是新的事实。
阅读更多;计算机是非常有效的,但它们的因果能力非常有限。人类的因果能力是完全不同的。把你的大脑上传到电脑上不是一个技术问题。原则上这是行不通的。
阅读更多;尽管特定地理区域的人口具有相似的DNA模式这一观点有一定的价值,但这门科学伴随着大量假设,如果走得太远,就会跨越伪科学的界限。
阅读更多;实际上,没有适当的人类监督,AI就像真实的那样找到虚假或不重要的模式。此外,II在科学中的过度使用实际上是导致再现性危机。
阅读更多;人工智能程序只是程序。在这样的程序中,没有任何东西能使它有意识。我们也可能会想,如果我们把科幻小说拍得足够逼真,我们就应该开始担心达斯·维德(Darth Vader)真的会接管银河系。
阅读更多;不断增长的清醒中的一个因素可能是,随着AI技术从梦想到现实的转变,未来属于具有务实的能力和局限性的领导者。
阅读更多;神话本身并不坏,但现实世界会摧毁它们。目前,“自动驾驶汽车就在眼前”这一说法遭到了抨击。这是为什么不。
阅读更多;Autonomy首席财务官Sushovan Hussain今年被判处5年监禁和1000万美元罚款,因为他被认为“对Autonomy在2009年至2011财年上半年期间过度夸大1.93亿美元的营收负有最终责任”。
阅读更多;机器学习并不像人类学习。例如,机器学习经常需要数百万例。人类从几个例子中学习。
阅读更多;作为人形机器人,索菲亚肯定代表了一些令人印象深刻的工程。令人遗憾的是,使用部分脚本的交互令人难以释放的AI的荒谬索赔是令人遗憾的,因为它们是真实的通信。
阅读更多;我喜欢这部剧的中心叙事装置——原分子——所蕴含的深层神秘感。它是有知觉的,正拼命地试图弄清楚创造它的文明发生了什么,然后在它在我们的太阳系中沉睡了数百万年之后被消灭了。
阅读更多;乔治•奥威尔(George Orwell)指出了极权国家的两个特征,这让我们得以洞察其核心的智力弱点。
阅读更多;那些理解像意识这样的非物质现实的人不应该像鸽子博士那样不尊重。
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