汾酒必喝，喝酒必汾
【 在 Engelberger 的大作中提到: 】
: 60年代大型机的时候流行专家系统，符号学习，理性主义，其实当时神经网络的雏形就是受生物学启发，当时也觉得通用人工智能会建立在语言的基础上。
: 后来计算机小型化，pc普及了，互联网时代来了，手机普及了，移动互联网时代又来了。这几十年产生了大量的数据，面向特定任务的统计学习成为了ai的主流。那时的论调是仿生没用。
: 然后随着算力的进步，偶然发现以前仿生设计的cnn在视觉方面很好用，带火了深度学习。直到变形金刚网络又被发现很好用，只要加大网络，数据，计算就能力大砖飞，其实这也是一种仿生，因为人类小孩也是这么学习的，所谓熟读唐诗三百首。再往后，模仿人类学数学的过程，搞分步推理，分步计算，发现变形金刚网络搞分步计算效果也惊人的好。
: ...................
--
FROM 202.47.106.*

变形金刚的最大作用是支持自然语言对话了。
这之前CV和棋类对弈都相当成熟，但都不是革命性的。



【 在 Engelberger 的大作中提到: 】
60年代大型机的时候流行专家系统，符号学习，理性主义，其实当时神经网络的雏形就是受生物学启发，当时也觉得通用人工智能会建立在语言的基础上。
后来计算机小型化，pc普及了，互联网时代来了，手机普及了，移动互联网时代又来了。这几十年产生了大量的数据，面向特定任务的统计学习成为了ai的主流。那时的论调是仿生没用。
然后随着算力的进步，偶然发现以前仿生设计的cnn在视觉方面很好用，带火了深度学习。直到变形金刚网络又被发现很好用，只要加大网络，数据，计算就能力大砖飞，其实这也是一种仿生，因为人类小孩也是这么学习的，所谓熟读唐诗三百首。再往后，模仿人类学数学的过程，搞分步推理，分步计算，发现变形金刚网络搞分步计算效果也惊人的好。
惊人么，仔细想也并不惊人，人类也是这么做的啊。
十年前说神经网络是黑箱，人脑也是黑箱啊，但是在脑神经科学发展以前，人类已经在用人脑创造文明了。
--
FROM 123.103.9.*

【 在 butcher 的大作中提到: 】
: 只要人类不解决从哪里来到哪里去，
: 人类永远都是造物主的小小玩物。
: 事实上人类永远不会知道。
: ...................
出来看看天吧..
--
FROM 61.48.14.*

人脑还不是一样，人脑能工作，但不知道自己是怎么工作的；人脑有意识，但不知道意识是怎么形成的。
【 在 schen1999 的大作中提到: 】
: 大模型拿着人类的显性知识以类型掌握默会知识(隐性知识)的方式在学习。具体说是以海量文字的形式为输入，在词汇和语义空间上的相似性进行大量的训练，得到了一个类似默会知识的人类知识体系。大模型自己也说不清楚是怎么学会的，是怎么用的，反正能解决问题，当然也会出错。
--
FROM 183.208.181.*

并没有，误导，仿生的路一直有人在走，只是算力和数据不够。
够了之后，不到5年就爆发了
【 在 pixYY 的大作中提到: 】
: 其实，摸索这么多年，这才逐渐走向正路
: 当年大佬明斯基写的书，不怀好意命名为《感知机》，严重误导了AI研究方向，否则AI应该
: 比现在发展更快若干年
: ...................
--
FROM 159.226.52.*