Episode 13: 机器学习与人类学习

主播

• 小果汁
• 斯图亚特
• Cat Chen

[01:21] 人脑是怎么学习的

• 人类对大脑研究的历史
• 对罕见的脑损伤病人的研究
• 从神经元到局部回路到系统：视觉通路是怎么走的
• 从看见到识别，大脑里发生了些啥

[15:26] 机器是怎么学习的

• 什么是机器学习
• 监督学习、非监督学习和强化学习
• 机器有结论不等于机器真的明白

[22:20] 深度学习算法的革命

• 从统计模型走向仿生（赫布理论）
• 深度学习的革命性突破：图像识别、视频识别、语音识别、推荐系统、围棋、自然语言处理

[26:30] 机器太「笨」，人又太「懒」

• 机器需要海量训练集，人类可以从少量数据中学习
• 机器不会触类旁通，很难把知识应用到其他领域
• 机器每一种应用都需要人类特别调节
• 人类其实把“识”的权重提得很高，但是“别”的能力很弱
• 人类对「节能」有令人发指的执着
• 人类看世界认识世界是非常主观的
• 视知觉、表象和记忆之间的联系——我们每个人都活在自己的deja vu里

[42:41] 机器也有擅长之处

• 信息存储、处理
• 规则限定的复杂计算

[58:07] 从《西部世界》聊到意识的产生

• 迷宫（隐喻）：当每一个举动都被赋予一种可能性和选择性的时候，自我意识就产生了
• 自我产生于最初的缺失，即无法被满足的照顾，因为不满足而想要获得满足的愿望，就是自我意识
• 心智来源于整个有机体，大脑是为躯体服务的
• 动物有意识吗
• AI 会有意识吗，或者说它有意识能被我们发现吗
• AI 会反过来操控人类吗

[01:10:40] 机器学习路漫漫，人类更要小心自己

• 机器在很多事情上做得不好，但也许未来能做得更好
• 人类在担心被操控之前，要小心自己对自我的放弃

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Special Guests: Cat Chen and 斯图亚特.