فكر الذكاء الاصطناعي
-
ذكر ساتيا نادلا نزية جيفونز. يستحق التعلم عليها.
-
ين وانج: لا هناك “ذكاء” في الذكاء الاصطناعي، ولا “عصبي” في مجموعة العصب، ولا “تعلم” في التعلم الآلي، ولا “عمق” في التعلم العميق. ما يعمل حقاً في هذا المجال يُسمى “حساب”. لذلك أفضل هو أن أسمي هذا المجال “الحاسبية المختلفة”، وإجراء بناء النماذج يُسمى “برمجة المختلفة”.
-
ين وانج: إن التعلم الآلي يكون مفيدًا بشكل كبير، قد تقول: نظرية جميلة، لأنه يكون سوى الحساب بعد تغيير ظاهري! هذه هي النظرية القديمة والعظيمة لنيوتن، لايبنيز، في شكل أسهل وأكثر جمالاً وقوة. وهو بشكل عام استخدام الحساب لاستنتاج وتناسق بعض الوظائف، وهو التعلم العميق يُعنى بتناسق الوظائف الأكثر تعقيدًا.
-
حاليًا، لا يمكن للنماذج الكبيرة لللغة تصفية حسب لغة الملف كيامل أو بايثون. ومع ذلك، فإن جزءًا كبيرًا من المعلومات في العالم الحقيقي منظمة بهذه الطريقة. ومعنا يمكننا دراسة النماذج الكبيرة لللغة باستخدام الملفات.
-
لدراسة النماذج الكبيرة لللغة، يمكننا تطوير نظام يجد التطابقات الدقيقة. ربما يمكننا تقاطع الخوارزمية البحث KMP (كنوث-موريس-براط) مع هيكل التحويلات لتعزيز القدرات البحثية.