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内容摘要:
在 20 世纪后半期,物理学沿着前半世纪的发现继续发展。量子力学理论为我们揭示了宇宙的奥秘,从而催生了大量实用应用。
随后,物理学开始应对另一个重大挑战——复杂性。这包括自然系统的复杂性,例如生态系统和气候,也包括人类制造的系统,如经济市场和交通系统。人类大脑及其所处的社会系统是最终的复杂系统。
实际上,大脑的复杂性激发了人工神经网络的发展,目的是通过数据学习来解决问题,就像我们通过经验学习一样。这种“深度学习”自此对科学作出了巨大贡献,并在本月获得了诺贝尔物理学奖和化学奖的认可。如今,我们正处于一个由大数据和超大规模计算驱动的科学新时代的起点。未来几十年,深度学习将对科学产生何种影响?
我的新书《ChatGPT与人工智能的未来:深度语言革命》(ChatGPT and the Future of AI: The Deep Language Revolution)回顾了大语言模型的起源,并探讨了将塑造下一代人工智能的研究工作。(我还会在我的 Substack 专栏《Brains and AI》中继续讨论这个话题。)本书节选部分描述了语言的演变如何影响大语言模型,并探讨了神经科学与人工智能
原文链接:AI与大脑正在趋同吗?
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文章来源:人工智能学家
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