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从追问AI到人机融合再到人机环境系统智能的几本小书: 刘伟 2023-9-21 08:13; 个人分类: 2023|1814 次阅读|没有评论

为什么计算、感知、认知智能常常得不到期望的结果？: 刘伟 2023-9-20 17:22; 一、计算智能常常得不到期望的结果可能与以下几个因素有关：数据限制：计算智能的性能受限于所用数据的质量和数量。如果训练模型的数据不够充分、不够多样化或不够准确，那么最终得到的智能也可能存在局限性。缺乏代表性的数据集可能导致模型在面对新的情况时无法做出准确和合理的决策。算法和模型限制：不同的 ...; 个人分类: 2023|2609 次阅读|没有评论

人类的生成式与机器的生成式: 热度 1 刘伟 2023-9-20 08:00; 生成式是指一种基于模型的方法，通过给定的条件或输入，生成与之相符合的输出。在自然语言处理领域中，生成式模型通常用于生成文本、文章、对话等自然语言序列。生成式模型的训练主要涉及两个步骤：学习（Training）和生成（Generation）。在学习阶段，模型通过对大量的训练数据进行学习和训练，以学习出模式、语法和 ...; 个人分类: 2023|2549 次阅读|1 个评论热度 1

我们感知的内容是由大脑最支持的假设决定的吗？: 刘伟 2023-9-19 07:59; 某种意义上讲，我们从未直接体验到感觉信号本身，而是通过对这些信号的解读和处理来感知和理解外界。感觉信号是由我们的感官系统接收到的来自外部世界的刺激所产生的物理信号。例如，视觉感觉信号由我们的眼睛接收光线并将其转化为神经脉冲，听觉感觉信号由我们的耳朵接收声音并将其转化为神经脉冲，其他感觉信号也类 ...; 个人分类: 2023|3917 次阅读|没有评论

人机中的事实与价值时空、排序: 热度 1 刘伟 2023-9-18 07:42; 人机结合智能与事实价值融合分析确实是未来解决复杂疑难问题的基本策略之一。该策略利用人类智慧和机器智能相结合，结合有效的事实和价值分析方法，以更全面、准确、高效地解决问题。通过人机结合，可以充分发挥人类的主观能动性、判断力和创造力，同时借助机器的强大计算和数据处理能力，提供更深入、广泛的信息搜索、 ...; 个人分类: 2023|3601 次阅读|1 个评论热度 1

复杂与智能: 刘伟 2023-9-17 07:52; 复杂和智能往往是紧密相关的概念，两者之间存在一定的关联和区别。复杂系统比科学的范围更大，既可以从科学角度展开成复杂科学，也可以从非科学角度理解为非科学复杂问题，它们共同之处都在于还原论的失败，1+1/=2。复杂通常指的是系统、事物或问题的结构或行为具有高度复杂性或难以理解、处理、控制的程度。复杂性 ...; 个人分类: 2023|3430 次阅读|没有评论

任务复杂度与人机: 刘伟 2023-9-15 17:19; 任务复杂度计算是指根据任务的难易程度和需要的资源投入来评估任务的复杂程度。一般来说，任务复杂度计算会考虑以下几个因素：难度程度：任务的难度程度是指完成任务所需要的知识、技能和经验等的要求。较高的难度程度会增加任务的复杂度。任务规模：任务的规模是指任务所涉及的范围和数量。较大的任务规模会 ...; 个人分类: 2023|5216 次阅读|没有评论

人机融合有助于解决P-NP问题的理解与解决: 刘伟 2023-9-15 11:43; 人机融合在某些情况下可以部分解决 P 问题和 NP 问题，但不能完全解决。 P 问题是指在多项式时间内可解决的计算问题，即可以在合理的时间内找到问题的解。NP 问题是指可以在多项式时间内验证解的正确性的计算问题，但目前尚未找到高效算法来解决这类问题。人机融合可以通过结合人类的智慧和机器的计算能力来提供更 ...; 个人分类: 2023|313 次阅读|没有评论

“人机”既不是人也不是机: 热度 1 刘伟 2023-9-14 16:54; 人机实际上是一个独特的实体，既不是传统意义上的人，也不是简单的机器。这个术语通常用来描述人与机器之间的协同关系，特指人类与人工智能技术的融合。人机可以是指通过人工智能技术进行增强和扩展的人类能力。例如，人们可以使用智能手机、计算机和其他智能设备来获取信息、处理数据并与人工智 ...; 个人分类: 2023|3884 次阅读|2 个评论热度 1

人机融合的熵增定律: 热度 1 刘伟 2023-9-13 07:45; 在信息论中，熵增定律是指在信息传输或处理过程中，总的熵（即不确定性或信息的度量）通常会增加。然而，对于人机融合的情况，熵增定律并不是一个普适的定律，而是取决于具体情境和应用。当人与机器进行融合时，信息的交流和处理变得更加复杂。人类和机器之间可以相互传递、共享和处理大量的信息，这可能导致整 ...; 个人分类: 2023|3448 次阅读|2 个评论热度 1

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