d*r
2 楼
创造就是把东西抽象, 拆解, 发挥联想, 重新组合的过程.
也就是个模式, 机器可以模拟.
【在 R******e 的大作中提到】
: 创造性？可啥是创造性？
也就是个模式, 机器可以模拟.
【在 R******e 的大作中提到】
: 创造性？可啥是创造性？
a*1
3 楼
无中生有为创造…机器估计没这能力吧
a*1
4 楼
以前世界上没有灯泡，爱迪生造出来了，无中生有，这是创造
o*n
5 楼
生物的学习理论中，学习有这么几个类别：
1 非联系性学习，其中包括习惯和敏化
非联系性学习是动物对外界长期变化作出的自我调整，比如药物成瘾，苔藓喜欢生长在
背阴处
2 联系性学习，包括反射，印随和模仿
联系性学习需要外界的训练，我觉得现在的机器学习实际上就是这一类别
3 主动学习，包括演绎，归纳和溯因
演绎里的形式逻辑是程序语言里条件控制的基础，归纳人工智能也基本实现了，溯因还
没有完全实现
-
1 非联系性学习，其中包括习惯和敏化
非联系性学习是动物对外界长期变化作出的自我调整，比如药物成瘾，苔藓喜欢生长在
背阴处
2 联系性学习，包括反射，印随和模仿
联系性学习需要外界的训练，我觉得现在的机器学习实际上就是这一类别
3 主动学习，包括演绎，归纳和溯因
演绎里的形式逻辑是程序语言里条件控制的基础，归纳人工智能也基本实现了，溯因还
没有完全实现
-
h*c
6 楼
工程上有个模型律，说白就是几乎没有什么系统可以线性放大，叔当初听scale-up还觉
得幽默，先在想笑都都笑不出来,昨天NATGEO WILD上还讨论了蓝鲸为什么是地球上最大
的生物。
我觉得先在搅局搅的已经到了临界点了，随便什么人搞个framework就加到系统里。
当然下围棋这个东西，很玄，任何工程师不会碰这个东西。
生物千老几许搅下去，天网不一定出现，红绿灯疯了的可能性更大一些。
markov chain搞出来的东西，估计当初计算流体力学模拟也是这么放一把光彩，航天飞
机可以用电脑吹出很漂亮的模型来。实际的底子还是当年风洞吹出来的。
先在全扔了吧
【在 o**n 的大作中提到】
: 生物的学习理论中，学习有这么几个类别：
: 1 非联系性学习，其中包括习惯和敏化
: 非联系性学习是动物对外界长期变化作出的自我调整，比如药物成瘾，苔藓喜欢生长在
: 背阴处
: 2 联系性学习，包括反射，印随和模仿
: 联系性学习需要外界的训练，我觉得现在的机器学习实际上就是这一类别
: 3 主动学习，包括演绎，归纳和溯因
: 演绎里的形式逻辑是程序语言里条件控制的基础，归纳人工智能也基本实现了，溯因还
: 没有完全实现
: -
得幽默，先在想笑都都笑不出来,昨天NATGEO WILD上还讨论了蓝鲸为什么是地球上最大
的生物。
我觉得先在搅局搅的已经到了临界点了，随便什么人搞个framework就加到系统里。
当然下围棋这个东西，很玄，任何工程师不会碰这个东西。
生物千老几许搅下去，天网不一定出现，红绿灯疯了的可能性更大一些。
markov chain搞出来的东西，估计当初计算流体力学模拟也是这么放一把光彩，航天飞
机可以用电脑吹出很漂亮的模型来。实际的底子还是当年风洞吹出来的。
先在全扔了吧
【在 o**n 的大作中提到】
: 生物的学习理论中，学习有这么几个类别：
: 1 非联系性学习，其中包括习惯和敏化
: 非联系性学习是动物对外界长期变化作出的自我调整，比如药物成瘾，苔藓喜欢生长在
: 背阴处
: 2 联系性学习，包括反射，印随和模仿
: 联系性学习需要外界的训练，我觉得现在的机器学习实际上就是这一类别
: 3 主动学习，包括演绎，归纳和溯因
: 演绎里的形式逻辑是程序语言里条件控制的基础，归纳人工智能也基本实现了，溯因还
: 没有完全实现
: -
c*9
7 楼
理论上机器也行。
【在 a*******1 的大作中提到】
: 以前世界上没有灯泡，爱迪生造出来了，无中生有，这是创造
【在 a*******1 的大作中提到】
: 以前世界上没有灯泡，爱迪生造出来了，无中生有，这是创造
c*9
8 楼
流体力学模拟要等量子计算机了。
【在 h**********c 的大作中提到】
: 工程上有个模型律，说白就是几乎没有什么系统可以线性放大，叔当初听scale-up还觉
: 得幽默，先在想笑都都笑不出来,昨天NATGEO WILD上还讨论了蓝鲸为什么是地球上最大
: 的生物。
: 我觉得先在搅局搅的已经到了临界点了，随便什么人搞个framework就加到系统里。
: 当然下围棋这个东西，很玄，任何工程师不会碰这个东西。
: 生物千老几许搅下去，天网不一定出现，红绿灯疯了的可能性更大一些。
: markov chain搞出来的东西，估计当初计算流体力学模拟也是这么放一把光彩，航天飞
: 机可以用电脑吹出很漂亮的模型来。实际的底子还是当年风洞吹出来的。
: 先在全扔了吧
【在 h**********c 的大作中提到】
: 工程上有个模型律，说白就是几乎没有什么系统可以线性放大，叔当初听scale-up还觉
: 得幽默，先在想笑都都笑不出来,昨天NATGEO WILD上还讨论了蓝鲸为什么是地球上最大
: 的生物。
: 我觉得先在搅局搅的已经到了临界点了，随便什么人搞个framework就加到系统里。
: 当然下围棋这个东西，很玄，任何工程师不会碰这个东西。
: 生物千老几许搅下去，天网不一定出现，红绿灯疯了的可能性更大一些。
: markov chain搞出来的东西，估计当初计算流体力学模拟也是这么放一把光彩，航天飞
: 机可以用电脑吹出很漂亮的模型来。实际的底子还是当年风洞吹出来的。
: 先在全扔了吧
s*r
9 楼
我的理解是人工智能只能处理有限离散维度的东西，
人的智能能很easy的判断处理无限可能的东西。
人工智能要达到或者接近人的智能的地步，可能只能通过量子计算机。
人的智能能很easy的判断处理无限可能的东西。
人工智能要达到或者接近人的智能的地步，可能只能通过量子计算机。
N*n
10 楼
人类会自欺欺人，AI不会。HOHO。
人类意淫AI怎么可能比人强？要理由吗？不需要吗？要理由吗？不需要吗?...
人类意淫AI怎么可能比人强？要理由吗？不需要吗？要理由吗？不需要吗?...
R*e
11 楼
2是目前的热点或者主要处理的问题，没完全解决。演绎应该是解决了，所谓归纳和溯
因，广义地说，没解决，其实就是泛化的问题，一直解决不好。
【在 o**n 的大作中提到】
: 生物的学习理论中，学习有这么几个类别：
: 1 非联系性学习，其中包括习惯和敏化
: 非联系性学习是动物对外界长期变化作出的自我调整，比如药物成瘾，苔藓喜欢生长在
: 背阴处
: 2 联系性学习，包括反射，印随和模仿
: 联系性学习需要外界的训练，我觉得现在的机器学习实际上就是这一类别
: 3 主动学习，包括演绎，归纳和溯因
: 演绎里的形式逻辑是程序语言里条件控制的基础，归纳人工智能也基本实现了，溯因还
: 没有完全实现
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因，广义地说，没解决，其实就是泛化的问题，一直解决不好。
【在 o**n 的大作中提到】
: 生物的学习理论中，学习有这么几个类别：
: 1 非联系性学习，其中包括习惯和敏化
: 非联系性学习是动物对外界长期变化作出的自我调整，比如药物成瘾，苔藓喜欢生长在
: 背阴处
: 2 联系性学习，包括反射，印随和模仿
: 联系性学习需要外界的训练，我觉得现在的机器学习实际上就是这一类别
: 3 主动学习，包括演绎，归纳和溯因
: 演绎里的形式逻辑是程序语言里条件控制的基础，归纳人工智能也基本实现了，溯因还
: 没有完全实现
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