与 Ben Goertzel 博士一起探索通用人工智能的可能性

#58 Ben Goertzel 博士——通用人工智能
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人工智能 (AI) 创建于 1950 年代,旨在创造“思维机器”,即具有与人类相似的一般智能的计算机系统。 想象一下,类人机器不仅在外观上具有类人性,而且可以智能地行动和思考。 然而,在此期间,该领域已经偏离了其老式的抱负。

Ben Goertzel 博士是人工智能研究员和 SingularityNET 的首席执行官。 该项目将人工智能与区块链技术相结合,让人工智能更容易获得。 Ben 旨在实现该领域的最初目标。 Ben 于 1990 年在天普大学获得数学博士学位。 Ben 的 AGI 方法多年来不断发展,并受到许多学科的影响。 然而,他从计算机科学和认知心理学中汲取灵感。 迄今为止,Ben 的工作主要是理论驱动的。 Ben 认为,当今 AGI 的大多数深度学习方法都试图模拟人脑。 尽管他们可能会使用与人类神经科学的松散类比,但他们并没有尝试根据大脑是什么的整体概念来推断 AGI 架构的细节。 Ben 认为,信息处理架构对于在人类层面(或更高层面)创造智能非常重要,而不是架构如何实施的机制。

Ben 认为 AGI 系统应该明确地实现一组认知过程,例如工作和长期记忆、审慎处理和反应性处理。 生物系统是混乱的、复杂的和综合的。 寻找通用智能的“算法”是将物理学的美学和理论计算机科学转化为不同领域的糟糕尝试。

专家组:Tim Scarfe 博士(主席)、Yannic Killian 博士和 Keith Duggar 博士。

Pod 版本:https://anchor.fm/machinelearningstreettalk/episodes/58-Dr-…ce-e15p20i。

来源和详细信息:
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