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2023-09-19 09:40:25
本文介绍了人工智能和机器学习的来源以及相关的学科,包括物理学、生物学、统计学和经济学。通过对这些学科的观点的概述,作者证明了一个主张:即认知上的先天局限的学科正是被用来创造人工智能和机器学习的学科,并且这些学科自身的美构成了继续学习它们的另一个理由。
本章介绍了人类智能的一些关键特征,例如识别模式和做出选择的能力,以及对时间和空间的认识、同情和共鸣。同时,本章还提到了人类智能的一些局限性,例如直觉经常导致我们在重要领域中犯错。
本章介绍了伽利略和达尔文是如何通过对前人研究结果和方法的掌握,并将其与前所未有的洞察力相结合,从而发现新的自然规律的。这两位先驱者的成果的突出特点是对先例的尊重,以及他们冒险超越的能力。
本章介绍了人工智能的定义和相关的技术,包括机器学习和函数的概念。同时,本章还提到了一些人工智能的工具,例如微积分、统计学和博弈论。
本章介绍了创造力的来源,包括模仿和创新。通过对电磁学、相对论和数学领域的先驱者的描述,作者阐述了模仿和创新两者之间的互动,这种互动在现代经济增长理论中也有所体现。
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