К
💬 Заметные цитаты
различие между моделью и реальностью
«Математическая модель черной дыры не является черной дырой. Симуляция погоды — это не погода.»
вызов аргументу Китайской комнаты
«Вся область когнитивных наук может быть определена как попытка доказать ложность аргумента Китайской комнаты.»
определение рассуждения против вычисления
«Рассуждение — это эффективное вычисление в погоне за целью. Содовый автомат в спортзале — это тоже вычисление, но мы не называем это разумом.»
наука как сжатие данных
«Все наши научные теории — это, в некотором смысле, артефакты сжатия.»
критика пути к сильному ИИ
«Это не путь к AGI. Это путь к очень дорогой итеративной генерации.»
«Мы не знаем, как обучать алгоритмы, которые умеют использовать потенциально бесконечный объем памяти.»
«Единственное, что способно понимать — это машины, и мы сами являемся биологическими машинами.»
«Истинная логика этого мира находится в теории вероятностей.»
👥 Часто вместе с
📺 Где появляется
🧠 Ключевые концепции
- IML (Interpretable Machine Learning) 1
- Векторы Шепли (Shapley values) 1
- Карты важности (Saliency maps) 1
- Контрфактуальное объяснение (Counterfactual explanation) 1
- P-hacking 1
- Активный вывод (Active Inference) 1
- Марковское одеяло (Markov Blanket) 1
- Квалиа (Qualia) 1
- Ядерные методы (Kernel methods) 1
- Градиентный спуск 1
🎬 Упомянутые фильмы
📈 Темы
Machine Learning Street Talk3Карл Фристон2OpenAI2Джон Сёрл2Chain of Thought2o1-preview2Коннор Танн1байесовский анализ1Кристоф Мольнар1Франсуа Шолле1активное умозаключение1дистрибутивная семантика1
📺 Материалы с участием
1ч 39м🧠 Почему мысленный эксперимент «Китайская комната» до сих пор пугает ИИ?
1ч 39м🧠 Почему концепция «Китайской комнаты» Джона Сёрла пугает создателей ИИ?
1ч 24мТим и Кит о модели o1: «Это не рассуждение, а имитация»
1ч 24м🧠 Тим Скарф и Кит Даггер: «Модель o1 — это библиотека шаблонов, а не разум»
1ч 57м🤝 Максвелл Рамстед: «Целое меньше суммы его частей — это физика интеллекта»
48 мин🧩 Валид Саба об ИИ: «Нейросети не способны к композициональности»
50 мин📐 Томас Люкс о геометрии ИИ: почему нейросети — это адаптивная интерполяция
1ч 29м🧮 Лингвист Гай Эмерсон о том, как обучить ИИ истине, а не просто статистике
1ч 40м🔍 Кристоф Мольнар о кризисе «черных ящиков» и будущем интерпретируемого машинного обучения
1ч 34м🚫 Педро Домингос о культуре отмены и будущем нейросетей
1ч 35м🏛 Коннор Танн: как байесовский подход меняет современное машинное обучение
1ч 51м🧠 Теория всего от нейробиологии: как Карл Фристон связывает физику, разум и машинное обучение