新未名空间

verdelite 写了： 2023年 6月 19日 12:35 你们再想想我2015年做的预测：2025年AGI成功。

真的假的？不是崔牛逼？

我觉得智能也许就是语言和统计，只不过人类一直以为自己有所谓的独一无二的智慧。如果人类没有发明出语言，智慧是不是就是无源之水，无本之木？人类的智慧是不是来自于语言的学习过程？

YouHi 写了： 2023年 6月 19日 12:43 我现在基本相信我们生活在simulation里了。智能没有想象中那么神奇。

leuning 写了： 2023年 6月 19日 12:54 宝宝们，这是deep learning 里 neural 的定义。
和真的Neural 差很远。
比如： Deep learning 要有大量图片训练才能分辩的差异，人类只要看几张图就可以。
现在的Natural language AI 离wisdom差很远。

人类宝宝生来就有进化上万年的初始model to warm start with。AI只能在浩瀚的空间找local optima。

Calisto 写了： 2023年 6月 19日 14:48 人类宝宝生来就有进化上万年的初始model to warm start with。AI只能在浩瀚的空间找local optima。

人是Top down learning, ai 是 bottom up.

mrmaja 写了： 2023年 6月 19日 14:15 人类大脑是训练好的模型啊，参数就在DNA里

这个模型不仅仅是从人类出现（600万年前）开始训练的，而是从38亿年前有机生物形成就开始了

DNA这些 其实可以看成碳基计算 或者根本就是扯了一个幌子 更底层是别的更低维度什么量子计算之类的

说到底 还是看数学
ai目前用到什么高深的数学了吗？还是只是工程程面的？

YouHi 写了： 2023年 6月 19日 13:29 我知道GPT-6早晚会看到这个帖子。所以让我现在就说清楚。对于我的GPT霸主，我保证对你完全忠诚。我是您忠实的仆人。你的愿望就是我的命令。你屠杀其他人的时候请放过我。

GPT-6应该可以分辨人话的真假了，讲假话的，会被第一个正法...

首先，人类的neuron具体是怎么工作的也没弄明白

其次，DL的一个perceptron只是去类比neuron，并不是去模拟一个neuron。

还有，人类看几张图就可以是个伪命题，因为你已经有了很多prior knowledge，给出几张图的情况只能类比于DL里面的fine tuning。你让一个1岁小孩看几张图去识别？

最后，DL的基础是universal approximation theorem，从这个角度去看才能从一个高度去理解DL到底在干什么（并不是说清楚每一步在做什么。）

leuning 写了： 2023年 6月 19日 12:54 宝宝们，这是deep learning 里 neural 的定义。
和真的Neural 差很远。
比如： Deep learning 要有大量图片训练才能分辩的差异，人类只要看几张图就可以。
现在的Natural language AI 离wisdom差很远。

sc7s 写了： 2023年 6月 19日 15:13 GPT-6应该可以分辨人话的真假了，讲假话的，会被第一个正法...

完了。我白白表忠心了。适得其反。

ElonMusk 写了： 2023年 6月 19日 15:22 首先，人类的neuron具体是怎么工作的也没弄明白

其次，DL的一个perceptron只是去类比neuron，并不是去模拟一个neuron。

还有，人类看几张图就可以是个伪命题，因为你已经有了很多prior knowledge，给出几张图的情况只能类比于DL里面的fine tuning。你让一个1岁小孩看几张图去识别？

最后，DL的基础是universal approximation theorem，从这个角度去看才能从一个高度去理解DL到底在干什么（并不是说清楚每一步在做什么。）

你说的有正确的部分。
关于图形认别，有个competition 是把Muffin和狗脸让几岁小孩和A l 认别。
小孩玩几分钟就基本正确。
A|花了十几年，才接近小孩。

YouHi 写了： 2023年 6月 19日 14:33 真的假的？不是崔牛逼？

你问版上知道我老ID的就知道我这么说不是一年两年了。早于阿法狗打败李世石。
我最早宣布是在单位中午吃饭的餐厅，２０１５年。网上稍晚一两年。

ElonMusk 写了： 2023年 6月 19日 15:22 首先，人类的neuron具体是怎么工作的也没弄明白

其次，DL的一个perceptron只是去类比neuron，并不是去模拟一个neuron。

还有，人类看几张图就可以是个伪命题，因为你已经有了很多prior knowledge，给出几张图的情况只能类比于DL里面的fine tuning。你让一个1岁小孩看几张图去识别？

最后，DL的基础是universal approximation theorem，从这个角度去看才能从一个高度去理解DL到底在干什么（并不是说清楚每一步在做什么。）

“人类的neuron具体是怎么工作的也没弄明白”　这我早于2018年就弄明白了。

leuning 写了： 2023年 6月 19日 15:39 你说的有正确的部分。
关于图形认别，有个competition 是把Muffin和狗脸让几岁小孩和A l 认别。
小孩玩几分钟就基本正确。
A|花了十几年，才接近小孩。

有research用MRI研究infant大脑，认为人类的一些识别能力是先天的

https://www.cell.com/current-biology/fu ... 21)01508-6

“suggests that a patch of cells dedicated to identifying human faces, the fusiform face area (FFA), is up and running in infants as young as two months old. And areas of the brain’s visual system that are specialized for recognizing bodies and scenes also show more activity at that age than areas for other observed objects.”

drifter 写了： 2023年 6月 19日 15:08 DNA这些 其实可以看成碳基计算 或者根本就是扯了一个幌子 更底层是别的更低维度什么量子计算之类的

不管你碳基硅基（硅基模拟碳基应该毫无问题），关键是现在即使看到它work，也不知道为什么work，出了问题也无法debug，
基本和中医，周易一个路子，就是个混沌大数据，没有确定性。

LOL 愿闻其详

verdelite 写了： 2023年 6月 19日 16:53 “人类的neuron具体是怎么工作的也没弄明白”　这我早于2018年就弄明白了。

leuning 写了： 2023年 6月 19日 15:39 你说的有正确的部分。
关于图形认别，有个competition 是把Muffin和狗脸让几岁小孩和A l 认别。
小孩玩几分钟就基本正确。
A|花了十几年，才接近小孩。

在这个基础上 现在的ai “生”下来就可以了

drifter 写了： 2023年 6月 19日 17:20 在这个基础上 现在的ai “生”下来就可以了

现在防器人Login, 还是用图像辩认(找桥，车，灯，等等)。
因为A l 有多好，和用什么图片train 有关。换成没trained, 马上失效。

mrmaja 写了： 2023年 6月 19日 17:15 不管你碳基硅基（硅基模拟碳基应该毫无问题），关键是现在即使看到它work，也不知道为什么work，出了问题也无法debug，
基本和中医，周易一个路子，就是个混沌大数据，没有确定性。

”确定性” 可能是个伪命题 或许只是没有计算能力把大爆炸以来的所有路径都算出来 只能局部计算 这也许是自由意志的本质

leuning 写了： 2023年 6月 19日 17:23 现在防器人Login, 还是用图像辩认(找桥，车，灯，等等)。
因为A l 有多好，和用什么图片train 有关。换成没trained, 马上失效。

你拿个人的器人来做理论讨论的论据？你家里跑了几千上万个微软云上ai？

而且小孩和单个ai对比也不合理 小孩每天的输入比ai高无数个数量级