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109 人工智能岛的怪兽
109 人工智能岛的怪兽 109 人工智能岛的怪兽 昆丁·哈迪（Quentin Hardy） 《纽约时报》科技版副主编；加州大学伯克利分校信息学院讲师 在 中世纪的神奇与未知之地里，曾栖息着各种各样的生物。它们在八卦和带有影射性的虚构文学作品中是不错的故事素材：脸长在身体上的无头人，人与动物混合的半狗人或半狮人。这些都是对于未知生命的希望和恐... -
137 无法回答的客观世界
137 无法回答的客观世界 137 无法回答的客观世界 玛丽亚·波波娃（Maria Popova） 作家；Brain Pickings网站创始人 思 考不仅仅是计算，也是认知和沉思，而这就不可避免地会引发出想象。想象是我们将现实升华为理想的思维过程，这一过程预设了一个限定了何为理想的道德框架。基于意识和因内心世界的丰富而反思有关什么是理想的沉... -
147 隐喻的缺陷
147 隐喻的缺陷 147 隐喻的缺陷 朱丽亚·克拉克（Julia Clarke） 得克萨斯大学奥斯汀分校古脊椎动物学副教授 作 为人类独特智能的产物，我们使用语言的方式是灵活、丰富且具有创造性的。但是人类的思考与机器的思考是不同的，而且两者之间的差异非常重要。 我们可能会认为，机器的“思考”与人类的思考只是有模型-现象层面的关联，这是对复... -
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23.4 Crazy Eights 你可能听说过一个叫做 Crazy Eights 1的纸牌游戏，可能还玩过。 1这就类似于“变色龙”纸牌游戏。——译者注 计算机上的纸牌游戏都存在一个问题：这些游戏很难有多个玩家。这是因为，在大多数纸牌游戏中，都不希望你看到其他玩家的牌。如果每个人都在看同一台计算机，那么每个人都会看到所有其他人的牌。所以在计算... -
积木式神经元集合，思维模式识别的基础
积木式神经元集合，思维模式识别的基础 积木式神经元集合，思维模式识别的基础 神经元是新皮质学习的基本单元，这是赫布理论的核心假设。我在本书中提到的思维模式识别理论是以不同的基本单元为基础的：不是神经元本身，而是神经元集合，我估计有100个左右。各单元之间的联系和突触力量相对稳定，并由基因决定，也就是说每个模式识别模块的结构由基因决定。学习发生在这些单元... -
25 让机器去应对这个世界的复杂
25 让机器去应对这个世界的复杂 25 让机器去应对这个世界的复杂 彼得·诺维格（Peter Norvig） 计算机科学家，谷歌公司研究部主任；合著有《人工智能》（Artifcial Intelligence ） 1950年，艾伦·图灵曾明智地认识到，“机器能否思考”这个问题并没有意义，并断言自己将用另一个问题来替换它。他用一系列测试替换了这个... -
52 泛经验主义
52 泛经验主义 52 泛经验主义 伊恩·伯格斯特（Ian Bogost） 佐治亚理工学院交互计算教授；电子游戏设计师；著有《异类现象论》（Alien Phenomenology, or What It’s Like to Be a Thing ） “寻 找外星智能计划”（Search for Extra Terrestrial Intell... -
135 机器仍然缺少的两种认知功能
135 机器仍然缺少的两种认知功能 1.全局工作空间理论（a global workpace） 2.心智理论（Theory of Mind） 135 机器仍然缺少的两种认知功能 斯坦尼斯拉斯·德阿纳（Stanislas Dehaene） 神经学家、实验认知心理学家；著有《脑的阅读》（Reading in the Brain ） 图 灵在1... -
153 如果我们是硅基人工智能的微生物，该怎么办
153 如果我们是硅基人工智能的微生物，该怎么办 153 如果我们是硅基人工智能的微生物，该怎么办 蒂姆·奥莱利（Tim O’Reilly） 奥莱利传媒公司创始人兼CEO 英 国作家切斯特顿（G.K.Chesterton）曾经说过：“所有乌托邦的弱点都是这样的——他们把最大的困难带给人们，认为人们可以战胜困难，然后详细地描述人们战胜较小的困难...