新未名空间

然也，而且人脑的参数也极多。一个简单的吃苹果其实包含了巨大的多维数据。人脑处理起来游刃有余。

toddj 写了： 2025年 10月 7日 15:56

这个数据量其实很大啊，有video,嗅觉，肌肉，有吃完了饱高兴，还有家长鼓励等等的的各种数据。

benadryl 写了： 2025年 10月 7日 16:57

我上面已经回复的，这说明我们现在的AI还是I/O太单一，等材料传感技术发达了，可以喂触觉听觉味觉视觉等数据的时候会不会真的人工智能就出现了？

何止是传感器的问题
生物很多基本的问题都没搞清楚

一句话现在的大模型有一些具体的应用，但离智能还十万八千里

基本是这样。但是大多数自以为有独立思考能力的文科生的工作确实可以被老流氓代替，所以掌握话语权的人觉得现在的老流氓就是一切，钱随便忽悠。

zy2024 写了： 2025年 10月 7日 12:27

这帮人就是骗美国人数学太差
搞这个都知道就是个神经网络大拟合模型
可以说和智能没有任何关系
基本理科大学毕业基本都能看懂
线性拟合大部分学过数学的都知道吧
其实神经网络就是个巨大版多层线性拟合，当然复杂了很多

如果你读过Andrew Ng的话就知道，现在的人工智能模型和生物的智能是不同的基理

Dahuaidanyimei 写了： 2025年 10月 7日 15:58

假如你有过小孩，看过一些育儿书的话，你会知道婴儿那套操作系统和成人完全不同。比如说婴儿连视力这件事，都是后天漫长的几年间逐步形成的。刚出生几个月的时候，甚至只能看清眼前一米之类，之后逐步发展。这里的发展，并不是或者不只是眼睛的发育，而是脑子里视觉神经的发育，假如这期间某个眼睛遮挡或者不知道为什么只有单眼的视力被形成，之后就是眼睛完好，视力也会很弱，叫弱视。听觉，语言等等，都有类似的现象。

这个过程，听起来是不是很熟悉。

ignius 写了： 2025年 10月 7日 17:02

然也，而且人脑的参数也极多。一个简单的吃苹果其实包含了巨大的多维数据。人脑处理起来游刃有余。

俺比较同意Penrose的看法，人脑，甚至松鼠脑乌鸦脑，都不是computational machines， 所以根本就没有参数。在量子力学和意识关系的基础没搞清楚前，根本就不可能有AGI。

Dahuaidanyimei 写了： 2025年 10月 7日 15:58

假如你有过小孩，看过一些育儿书的话，你会知道婴儿那套操作系统和成人完全不同。比如说婴儿连视力这件事，都是后天漫长的几年间逐步形成的。刚出生几个月的时候，甚至只能看清眼前一米之类，之后逐步发展。这里的发展，并不是或者不只是眼睛的发育，而是脑子里视觉神经的发育，假如这期间某个眼睛遮挡或者不知道为什么只有单眼的视力被形成，之后就是眼睛完好，视力也会很弱，叫弱视。听觉，语言等等，都有类似的现象。

这个过程，听起来是不是很熟悉。

今年的诺贝尔奖

当一个哺乳动物刚生下来的时候，体内是没有敌人的，都是朋友。于是免疫细胞先是通过基因随机重组的方式生产出应对所有潜在抗原的免疫细胞系，然后再让这些免疫细胞挨个把自身的正常细胞认一遍，并把认对人的细胞系清除掉，剩下的就可以编入免疫正规军了。

我们体内有B细胞和T细胞这两类免疫细胞，分别对应于抗体免疫和细胞免疫，也就是用抗体来杀敌和用细胞来杀敌。我们刚生下来时，免疫系统会生产出成千上万种不同的B细胞和T细胞。之后，B细胞会先去骨髓里走一趟，在那里把自己身体里的所有细胞类型挨个认一遍，一旦配对就被清除。T细胞则先会去胸腺里走一趟，在那里把自己身体里的所有细胞类型挨个认一遍，一旦配对就被清除。

坂口志文（Shimon Sakaguchi）第一个发现事情并没有这么简单，哺乳动物为了防止中枢耐受出现差错，居然还进化出了第二道保险，这就是今年获奖的外周耐受故事的起源。

benadryl 写了： 2025年 10月 7日 15:54

智能可能是映射，但意识呢？我觉得后者才是没法解释的/没有理论的。

自我意识可能只是个幻觉，我们可能都是npc，只不过是
进化出了自我意识的npc （Libet 实验：大脑做出动作的信号早于主观上“我决定要动”的意识）。

见（仿生人会梦见电子羊吗？）（Do Androids Dream of Electric Sheep?）

laoxg 写了： 2025年 10月 7日 13:02

蜜蜂能酿蜜，能蜇人，在我眼里和蚂蚁区别很大。

蚂蚁也可以咬人，还会放牧蚜虫，也是社会性动物，说不定比蜜蜂还高级呢。

麻痹的，你懂个蛋，y=f(Wx+b)中的激活函数项是线性的吗

瞎咧咧之前先学点transformer基本知识

zy2024 写了： 2025年 10月 7日 12:27

这帮人就是骗美国人数学太差
搞这个都知道就是个神经网络大拟合模型
可以说和智能没有任何关系
基本理科大学毕业基本都能看懂
线性拟合大部分学过数学的都知道吧
其实神经网络就是个巨大版多层线性拟合，当然复杂了很多

dfc8622 写了： 2025年 10月 7日 18:29

麻痹的，你懂个蛋，y=f(Wx+b)中的激活函数项是线性的吗
瞎咧咧之前先学点transformer基本知识

这就是你的不对了
你还真和个文科生较真了
LOL

zy2024 写了： 2025年 10月 7日 12:27

这帮人就是骗美国人数学太差
搞这个都知道就是个神经网络大拟合模型
可以说和智能没有任何关系
基本理科大学毕业基本都能看懂
线性拟合大部分学过数学的都知道吧
其实神经网络就是个巨大版多层线性拟合，当然复杂了很多

神经网络本质上就是拟合，这个是没错，但这只是理解AI的第一层次
神经网络源于人脑，人脑本质上也是个大型神经网络，这个才是理解AI的第二层次
而能而理解AI的第三层次的，就很少看到了。

dfc8622 写了： 2025年 10月 7日 18:29

麻痹的，你懂个蛋，y=f(Wx+b)中的激活函数项是线性的吗

瞎咧咧之前先学点transformer基本知识

你要进入细节？
Weight matrix，Activation function,
back propagation, loss function,
attention, self attention,
residue network ……
几把随便几个YouTube都讲的清清楚楚
我说了大学本科理科看看都懂
老子理科phd这点东西看不懂
笑死人
别丢人现眼

bhold 写了： 2025年 10月 7日 19:13

这就是你的不对了
你还真和个文科生较真了
LOL

不要丢人现眼

楼主搞错了，深度神经网络不是巨大版多层线性拟合，因为激活函数在每层嵌套，就不是线性了。

zy2024 写了： 2025年 10月 7日 12:27

这帮人就是骗美国人数学太差
搞这个都知道就是个神经网络大拟合模型
可以说和智能没有任何关系
基本理科大学毕业基本都能看懂
线性拟合大部分学过数学的都知道吧
其实神经网络就是个巨大版多层线性拟合，当然复杂了很多

这不明显嘛。高中时代，你要是每次考全班第一，你基本上前三名以后是那些人你没啥概念。
我大学有个高个子同学，1米91，对我们中等个子的同学身高基本无感。一个1.78米和1.71米的同学他觉得差不多。

Dahuaidanyimei 写了： 2025年 10月 7日 12:56

在我们眼里，蚂蚁和蜜蜂是不是也没啥区别。

有没有一种可能，在某种高级得多得多的智慧的眼里，我们和蚂蚁本来就没区别？

thinkaout 写了： 2025年 10月 7日 21:08

楼主搞错了，深度神经网络不是巨大版多层线性拟合，因为激活函数在每层嵌套，就不是线性了。

摆脱不要暴露智商好不好
稍微学过的都知道activation function
这儿讨论的大部分都应该知道

难道费非要我说线形拟合加了激活函数巴拉巴拉
罗里吧唧笑死人

我13岁的儿子假期里自学了神经网络，你列的这几名词他与一样都是张口就来，但一涉及实践如hyperparameter gradient vanishing经常张冠李戴，当然他不会蠢到连线性与非线性都搞不清

zy2024 写了： 2025年 10月 7日 20:55

你要进入细节？
Weight matrix，Activation function,
back propagation, loss function,
attention, self attention,
residue network ……
几把随便几个YouTube都讲的清清楚楚
我说了大学本科理科看看都懂
老子理科phd这点东西看不懂
笑死人
别丢人现眼

麻痹的，你懂个蛋，tranformer结果就是非线性拟合，不是线性拟合，这是根本性的错误

任意形状曲面的拟合你不用universal approximation theorem如何能实现

zy2024 写了： 2025年 10月 7日 21:17

摆脱不要暴露智商好不好
稍微学过的都知道activation function
这儿讨论的大部分都应该知道

难道费非要我说线形拟合加了激活函数巴拉巴拉
罗里吧唧笑死人

我觉得最大的问题是你不知道它是在内插还是外插

zy2024 写了： 2025年 10月 7日 12:27

这帮人就是骗美国人数学太差
搞这个都知道就是个神经网络大拟合模型
可以说和智能没有任何关系
基本理科大学毕业基本都能看懂
线性拟合大部分学过数学的都知道吧
其实神经网络就是个巨大版多层线性拟合，当然复杂了很多

dfc8622 写了： 2025年 10月 7日 21:46

我13岁的儿子假期里自学了神经网络，你列的这几名词他与一样都是张口就来，但一涉及实践如hyperparameter gradient vanishing经常张冠李戴，当然他不会蠢到连线性与非线性都搞不清

哇塞，好牛X的娃！能自推，自发有动力！

赞bso新花样儿！