北京师范大学 陈志新 社会科学概论 第11讲 人工智能-北京师范大学 陈志新 社会科学概论 第11讲 人工智能

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• 康先森O_o:我承认自己还是有些功利的，只看了老师关于人工智能和毛思想的部分，也是我本专业以及感兴趣的部分，我的导师时常对我说，工科人总是受限于工科的思想，有必要去吸收其他方面不同的见解，我们总是认为学了东西就必须会点什么不然就是白学，单片机，嵌入式…工科都是具体的东西，但那些前沿的思想，闪耀的知识，是学工科技术学不到的，感谢老师的课，拓宽了我的视野
• 因为取名恐惧症太棒了:算一半本专业学生，很感谢老师提供了一个不同的社科类视角来看待ai的问题。实际在利用ml或者dl做相关应用时确实有觉得很多时候仅从ai本身角度去思考问题容易忽略一些东西，毕竟大部分时候就是在fine tune然后比较recall loss robust这些数值化的东西，但是未来要是真的能把ai引入社会，还是需要各个不同专业视角的评估和监督
• bnuqaz_bilibili:人工智能从业者，感谢老师从社会学/哲学角度快速科普人工智能，不过其中关于机器学习/深度学习的技术原理/应用场景等可能有失偏颇，推荐趣兴趣的朋友阅读专业的论文/书籍
• Brant1ee:人工智能小数据绿色化，打响反对算力崇拜第一枪[doge]
• AI视频小助理:一、人工智能的诞生和发展历程，以及它与哲学的重要关系。同时，强调了中国在人工智能领域的竞争优势。 00:11 - 人工智能出现在社会科学概论的原因和推荐书目 05:29 - 人工智能和哲学的关系，以及1956年达特茅斯会议的重要性 06:45 - 人工智能领域中，中国和美国遥遥领先于其他国家，没有第三名 二、人工智能竞争的主要国家，包括苏联、日本和欧盟。分析了它们的技术路线和哲学思路，并指出成功的哲学思路至关重要。 08:22 - 苏联用控制思想指导人工智能，但后来发现不是这样。 11:28 - 欧盟希望通过模拟人脑的工作原理来实现人工智能，但问题在于过于高级。 16:24 - 欧盟希望还原人脑的智能，但无法找到最底层的物质基础。 三、欧盟的蓝脑计划，通过还原主义和功能主义的方法，试图模拟神经元的工作原理，以达到模拟人脑的目的。然而，这种方法存在着一些问题和悖论。 16:40 - 神经元是大脑细胞，通过电脉冲传导信号和记忆累积 18:30 - 生物学还原主义无法还原碳基与硅基的差异，导致哲学悖论 22:58 - 乙酰胆碱是大脑中引起电信号传播的物质，但并非唯一力量 四、深度学习技术的工作原理和应用场景，同时探讨了人工智能不能太依赖深度学习的问题以及良好人工智能的节约性原则。 25:02 - 深度学习技术模仿神经元网络，工作原理是模仿电脉冲 27:55 - 深度学习只是肤浅的模仿人类专家数据归类能力，需要大量优质样板数据和逻辑前提 31:11 - 深度学习缺乏转化为通用人工智能的潜力，需要发展成通用人工智能才能真正成功 五、人工智能的两难问题以及小数据主义的思路，探讨了通用智力因素和类脑人工智能的概念，提出了未来人工智能的方向和特点。 33:20 - 讨论人工智能的两难问题，需要探索性方法节约数据 36:05 - 展望绿色人工智能，注重节约和保护人类价值和隐私 38:12 - 通用人工智能是未来方向，通过类脑技术模拟大脑的整体运行机制 六、人工智能与哲学、心理学、社会学、社会科学等多个领域的关联关系，强调了在庞大的社会科学支撑下，人工智能的正确性、过程的正确性、结果的正 --本内容由AI视频小助理生成，关注解锁AI助理，由@春天有点远 召唤发送