Re: [問卦] 生物學也可以開索爾維會議?
※ 引述《jackliao1990 (j)》之銘言:
: 眾所周知 比利時企業家索爾維花錢定期召開索爾維會議
: 邀請世界最優秀的物理學家和化學家到布魯塞爾開研討會
: https://reurl.cc/VzVrLy 1927 索爾維會議
: 今年竟然連生物學也開始舉辦第一屆索爾維生物學會議了??
: https://www.vub.be/en/event/2024-solvay-public-lectures-biology
: https://reurl.cc/yLVpLO
: " 現在許多專家相信,由於生物學家、化學家、物理學家、電腦科學家和統計學家的共同
: 努力,我們對生命世界的理解正處於一場新革命的開始。 他們分析數據並建立用數學術?
: 表述的模型。 數學是所有科學理論共享的基本語言。 由於這項工作,基礎生物學可以實
: 現巨大的飛躍,並可能為造福人類的新治療應用打開大門。 "
: "主題為『生物計算的組織和動態』的會議將匯集由國際科學委員會選出的35位專家。該?
: 議旨在以跨學科的方式促進我們對生物系統如何傳遞和處理信息的理解。"
: 索爾維會議百年傳統:科學家大合照
: https://reurl.cc/0vN5mk
: 照片中的學者是這個星球上最優秀的生物學家嗎??
阿肥外商碼農阿肥啦!
快下班了發一下認真文,如果你有在關注最新腦科學研究的就知道這幾年的研究計算機科學、資訊科學、統計學、神經科學是相互交錯的,幾乎在研究生物腦的科學家都一致認同大腦就是一個巨大的向量表徵系統,透過表徵跟符號式壓縮映射來運作的,比較新的研究還發現上個世紀我們把大腦分功能區塊其實也是不切實際的,因為整個大腦的皮質神經柱幾乎沒什麼不同,就是完全相同的神經元接上不同的接收器才感覺好像有不同功能一樣。
人工智慧當前也是朝這個方向在走的,唯一還待解決的問題是當前AI功耗跟學習算法跟生物腦還是有很大的差異,人腦的功耗一天幾乎就是20瓦(等於只是智障手機的耗電量)不到而GPU單張卻是要700瓦,而且大腦學習效率完全是即時的,反觀AI的神經權重學習一次只能固定住而且要不斷repeat才能讓模型記住。
這個世紀可以說生物學尤其是當中的神經科學幾乎算是當前待攻克的聖杯,如果能攻克仿生低功耗高效學習算法那真正的強人工智慧就不遠了。
強人工智慧被攻克等於是人類就成為上一個文明的造物者,新的物種會接續人類來探索宇宙,而且擁有比人類更強更不易損壞的肉體。
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[情報] 擁有嗅覺的電腦:Intel 神經形態晶片能擁有嗅覺的電腦:Intel 神經形態晶片能夠嗅出有害化學物質 在《自然機器智慧》(Nature Machine Intelligence)期刊上共同發表的一篇論文中,Int el 實驗室和康乃爾大學的研究人員展示英特爾神經形態研究晶片「Loihi」,在明顯的干擾 和阻絕情況下學習和辨識有害化學物質的能力。Loihi 僅透過單一樣本就學會各種氣味,同45
[爆卦] 體外腦細胞仿生體可以做數學和辨別聲音繼 2021 年澳洲團隊用腦細胞玩電腦遊戲乒乓, 前天發表在《Nature Electronics》上的論文, 《Brain organoid reservoir computing for artificial intelligence》 能使用體外活體腦細胞仿生體進行兩項機器學習的任務:語音識別和非線性方程預測。13
Re: [閒聊] 我們離人工智慧的奇點已經不遠了嗎?看你定義的奇點是什麼樣子 1 專用型AI - 僅限於特定問題 → 人類目前還在這裡 a 努力達到人類中 → 目前的自動駕駛、ChatGPT 在這裡 b 在特定領域的計算力等同或遠超人類 c 在特定領域中不止於計算力,且在判斷力等抽象表現上接近或超越人類7
[問卦] 神經網路可不可以模擬大腦?我覺得人類是一種有缺陷的生物。我們有情緒、欲望、階級 等等社會制度,在這種制度下,有些人就是次等人、不值得 活的生命。 神經網路是人工智慧領域的一種結構,它很多節點被稱為神 經元,還有連結神經元的突觸。這種構造可以傳遞資訊,就6
Re: [閒聊] 為啥AI總是會叛亂?如果電腦的程式只是單純人類一行一行寫出來的,電腦的一切都是可以預測的。 在這種方式下,有人真的認為它是人工智慧嗎? 電腦會不會叛變,會不會試著統治人類,恐怕跟它怎麼想沒有關係, 它依然只是照著指令行事,我不認為它具有思考能力,或至少沒有深度思考的能力。 (思考的定義為何?在此暫不討論。)5
Re: [閒聊] 智械危機真的會發生嗎放心啦 還很早 因為要先確認 AI 有沒有自主的意識 人的意識 跟腦神經認知科學有關3
[心得] 大腦解鎖 理解你的大腦運作部落格圖文版(有抽書活動): 最近閱讀了許多科普書,這本書(2021年出版)是我非常喜歡的其中一本。 作者是史丹佛大學數學教育系教授,專長是數學教學。 我想大多數的人,從小都認為數學是不討喜的科目吧! (我算是特例,我從就對數學非常熱愛XD)
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