- 1 前言:AI与假设思维在前期的《学贯中西 (11):从因果律看人机协同创
新》文章里,曾经引用《The book of Why》一书里的图
片(图 1),从图中可以看到,当今 AI 所掌握的相关性,
仍属于低阶 ( 第 1 阶 ) 的因果关系,与人类相比仍有极
大的距离。AI 的大未来,将是逐渐提升到第 2 阶、第 3
阶。届时,AI 将具备想象、假设和反思的能力。图1同时这也意味着,在未来数十年之内,AI 仍然需
要与人们协同合作,把人类天生的优势能力,与 AI 擅
长的能力结合起来,相
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202211 人机协同
- 1 前言:孔明与AI的激情相遇在上一期里我们说明了当今主流AI 的主要技能是基于大数据分析找出相关性,并迅速归纳出规律性。这项强大的能力,与人类天赋的溯因性推理能力之间,具有巧妙的互补性,就是:● 人类的天赋溯因性推理,协助AI 把它天赋的相关性转化为强大的因果性推理能力;● AI 的因果性推理,也能协助人类更加发挥其溯因性推理能力,激发出人类更高的创新力。其中第一项,上期已经举例解说了;在本期里,将举例解说第二项的互补性——人类如何
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202210 人机协同 AI
- 1 前言:AI与因果性近几年来,全球AI 精英都很关心AI 的一个议题:当今AI 仰赖于大数据的相关性(Correlation)。然而,相关性并不一定表示其具有因果关系(Correlation does not imply causation)。由于当今AI 对于因果关系的探索能力,还是非常有限的,仍然非常依赖人类( 具有溯因性推理习惯者) 来补足。人类具有溯因性推理习惯者,就是通称的创新者(如诸葛亮等),其擅长于溯因推理(Abductive reasoning)——从果追溯其真实
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202209 人机协同
- 1 前言:发挥完美的协同创造力在上一期里,从 GAN 模型来说明人机协同创新的
模式。其中最典型的是人类扮演创新者角色,而 AI 机
器扮演鉴赏者 ( 图 1)。 图1于是本期将进一步探讨这种典型协同模式中,人类
创新者与 AI 鉴赏者之间,两者智慧的互补与平衡之道,
以期待发挥整体的最佳创造力。本文里,提出了两项平
衡原则:● 慢想与快思的平衡;● 探索与直觉的平衡。其实,这两项是一体的两面,综而言之,就是:“探
索性慢想”与“直觉性快思”之间的平衡。当两者持续
维持均衡时,AI
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202207 人机协同 AI
- 1 回顾:GAN里的两个角色在上一期里,详细介绍了 GAN( 生成对抗网 ) 里的
两个角色:生成者 (generator) 和判别者 (discriminator)。
其中的生成者,又称为创新者,而判别者又称为鉴赏者。
在常见的图像绘画领域,其典型的协同创新模式是:
G( 创新者 ) 负责创作图片;而 D( 鉴赏者 ) 负责辨别一
张图像的真或假,然后引领 G 逐步改进,止于完美逼
近目标。上述的 GAN 协同创新模式,属于 AI 机器与机器之
间的协同合作或创新。然而,在 AI 科技不断
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202206 GAN 人机协同
- 人工智能技术的发展,将深刻影响人机协同作战从态势感知、指挥决策、目标引导、火力打击到毁伤评估的全过程,从而极大地提升人机协同作战效能。在人工智能技术的推动下,人机协同极有可能成为改写未来战争规则的现实手段之一。
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人工智能 人机协同 “感知引擎”
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