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2:30:30EN → 简体中文
Lex Fridman· 2021年7月31日播客 · 2 人对谈成功第一步的谬误嘉宾 Ishan Misra · 主持 Lex Fridman伯克利的 Jitendra Malik 解释了计算机视觉为何仍然看起来很简单、全自动驾驶为何还遥遥无期，以及孩子知道而今天的网络不知道的是什么。
1:56:17EN → 简体中文Lex Fridman· 2021年4月19日播客 · 2 人对谈如果把地球重演一百万次，还会有像我们这样的生物出现吗？嘉宾 Risto Miikkulainen · 主持 Lex FridmanRisto Miikkulainen 谈神经进化、鬣狗围猎、从不睡觉的罗勒，以及为什么“变异加选择”仍能找到反向传播看不见的解。
2:01:07EN → 简体中文Lex Fridman· 2020年12月12日播客 · 2 人对谈Michael Littman 不等待失控的神，他在观察我们嘉宾 Michael Littman · 主持 Lex Fridman布朗大学的强化学习（reinforcement learning）研究者 Michael Littman 对 Lex Fridman 说，为什么意外出现的超级智能（superintelligence），在他看来就像一架 747 自行组装起来，而社交媒体、死记硬背式的语言和心智理论（theory of mind），更让他担心。
2:10:06EN → 简体中文Lex Fridman· 2020年8月14日播客 · 2 人对谈要理解字母 A，你可能得先理解整个世界嘉宾 Dileep George · 主持 Lex FridmanDileep George 谈递归皮层网络，为什么五岁的孩子能读懂任何新出现的验证码（CAPTCHA），以及莱特兄弟到底从鸟身上学到了什么。
1:41:37EN → 简体中文Lex Fridman· 2020年7月21日播客 · 2 人对谈成功第一步的谬误：Jitendra Malik 谈视觉为何仍未被解决嘉宾 Jitendra Malik · 主持 Lex Fridman伯克利的 Jitendra Malik 向 Lex Fridman 说明，计算机视觉为何总是低估自己，完全自动驾驶为何仍需要认知（cognition）能力，以及为何视觉是语言的母体。
1:37:31EN → 简体中文Lex Fridman· 2020年7月14日播客 · 2 人对谈送啤酒的机器人，其实是人在远程操控嘉宾 Sergey Levine · 主持 Lex FridmanSergey Levine 对 Lex Fridman 说，机器人的硬件差距几乎可以补上，常识必须靠生活去积累，而离线强化学习（offline reinforcement learning）是让机器人从日志数据走向持续进步的缺失环节。
2:00:32EN → 简体中文Lex Fridman· 2020年7月3日播客 · 2 人对谈慢速突触养出快速学习者，温暖才是更难的问题嘉宾 Matt Botvinick · 主持 Lex FridmanDeepMind 神经科学负责人 Matt Botvinick 与 Lex Fridman 谈前额叶皮层（prefrontal cortex）、元强化学习（meta-reinforcement learning）和多巴胺研究，如何与一个根本问题相遇：在 AI 时代，更好的人类生活究竟应该是什么样子。
3:00:18EN → 简体中文Lex Fridman· 2020年6月13日播客 · 2 人对谈只有模拟才可能有意识嘉宾 Joscha Bach · 主持 Lex Fridman约沙·巴赫（Joscha Bach）对 Lex Fridman 讲，为什么一个神经元什么也感觉不到，为什么存在是默认状态，以及为什么这个正在走向消亡的世界，仍然是这场游戏里最好的一关。
1:37:28EN → 简体中文Lex Fridman· 2020年5月8日播客 · 2 人对谈我们仍在严重低估深度学习嘉宾 Ilya Sutskever · 主持 Lex FridmanIlya Sutskever 在与 Lex Fridman 的对谈中谈到，为什么 2012 年的突破靠的是信念，为什么更大的模型可能会先变差再变好，以及如果拥有一个通用人工智能（AGI），他会怎么做。
1:48:01EN → 简体中文Lex Fridman· 2020年4月3日播客 · 2 人对谈David Silver：AlphaGo 赢在拿掉了人类知识嘉宾 David Silver · 主持 Lex FridmanAlphaGo 与 AlphaZero 背后的 DeepMind 研究员 David Silver 向 Lex Fridman 讲述：无人领取的百万美元围棋奖金、七岁时用过的 BBC Micro，以及一次蜜月中的灵感，如何促成了超人水平的自我对弈。
1:12:48EN → 简体中文Lex Fridman· 2020年2月29日播客 · 2 人对谈John Hopfield 的心智物理学：故障变成了特征嘉宾 John Hopfield · 主持 Lex Fridman这位普林斯顿大学的物理学家，带 Lex Fridman 从摇晃的伦敦桥说到 Hopfield 网络、把意识当作故事，以及他那个著名的模型为什么仍然解释不了学习。
1:44:55EN → 简体中文Lex Fridman· 2020年2月14日播客 · 2 人对谈如果还要六万张数字图，你就还没有找到智能嘉宾 Vladimir Vapnik · 主持 Lex FridmanVladimir Vapnik 对 Lex Fridman 说，智能是用几个好的谓词把一片函数之海压缩下来的艺术，而用每类六十个样本解决 MNIST，就是检验标准。
49:53EN → 简体中文Lex Fridman· 2019年11月25日播客 · 2 人对谈Gilbert Strang 仍然用粗粉笔和四个子空间教书嘉宾 Gilbert Strang · 主持 Lex Fridman这位 MIT 线性代数传奇人物与 Lex Fridman 谈论 OpenCourseWare、奇异值、把神经网络看作一百万次折叠，以及为什么微积分占去了本科课表的大头。
55:24EN → 简体中文Lex Fridman· 2019年10月27日播客 · 2 人对谈机器的手很稳：Garry Kasparov 谈深蓝、AlphaZero 与普京嘉宾 Garry Kasparov · 主持 Lex Fridman前世界冠军在与 Lex Fridman 的对话中讲述，为什么输给 IBM 至今仍让他难受，为什么国际象棋从来不是智力的巅峰，以及他为什么住在纽约。
1:25:01EN → 简体中文Lex Fridman· 2019年10月3日播客 · 2 人对谈Gary Marcus：深度学习模仿智能，却并不理解嘉宾 Gary Marcus · 主持 Lex Fridman在 Lex Fridman 的播客上，这位纽约大学荣休教授、《重启 AI》（Rebooting AI）的合著者认为，感知与推理需要不同的工具；在机器能够表示伤害、瓶子和意图之前，可信的 AI 不可能实现。
1:03:13EN → 简体中文Lex Fridman· 2019年9月30日播客 · 2 人对谈两种公平不可兼得，Peter Norvig 这样说嘉宾 Peter Norvig · 主持 Lex Fridman《人工智能：一种现代方法》的合著者，在与 Lex Fridman 的对话中谈到再犯风险评分、效用函数、Lisp、MOOC，以及为什么人类水平的智能不应成为目标。
1:59:49EN → 简体中文Lex Fridman· 2019年9月14日播客 · 2 人对谈智能不是楼的高度：François Chollet 谈 Keras、深度学习，以及为什么通用人工智能（AGI）不会爆发式崛起嘉宾 François Chollet · 主持 Lex FridmanKeras 作者在 Lex Fridman 的节目里说，智能是大脑、身体与问题相互作用的产物；科学早已是一个会递归自我改进的超人系统，产出却只呈线性增长；而近期真正的危险是信息流。
1:15:58EN → 简体中文Lex Fridman· 2019年8月31日播客 · 2 人对谈人类智能只是窄得离谱的一小片嘉宾 Yann Lecun · 主持 Lex FridmanYann LeCun 向 Lex Fridman 解释：为什么巨型神经网络加上梯度下降推翻了教科书，为什么“AGI”是个用错的词，以及为什么下一次飞跃是像婴儿那样学习的世界模型。
1:44:11EN → 简体中文Lex Fridman· 2019年8月27日播客 · 2 人对谈一块 GPU 就够了：Jeremy Howard 谈如何教深度学习嘉宾 Jeremy Howard · 主持 Lex Fridmanfast.ai 创始人在与 Lex Fridman 的对话中说，真正决定深度学习（deep learning）能否帮到人的，是领域专家，再多的论文或 TPU 都无济于事。
2:09:42EN → 简体中文Lex Fridman· 2019年7月1日播客 · 2 人对谈大脑在地图上导航，不靠给图像分类嘉宾 Jeff Hawkins · 主持 Lex FridmanJeff Hawkins 在与 Lex Fridman 的对谈中解释，新皮层（neocortex）为何把世界存成成千上万个会投票的参考框架（reference frame），以及为什么把今天的网络继续做大，无法抵达那里。
1:08:37EN → 简体中文Lex Fridman· 2019年4月18日播客 · 2 人对谈蒙特利尔的一家酒吧，然后是一夜写代码：Ian Goodfellow 谈 GAN 为何奏效嘉宾 Ian Goodfellow · 主持 Lex FridmanLex Fridman 与 Ian Goodfellow 对谈，聊 2014 年生成对抗网络（GAN）的发明、作为安全问题的对抗样本（adversarial examples），以及机器要像人一样掌握一个事实，还需要建造什么。
1:20:21EN → 简体中文Lex Fridman· 2019年1月19日播客 · 2 人对谈爱因斯坦曾是五名博士生里最差的一个嘉宾 Tomaso Poggio · 主持 Lex FridmanMIT 神经科学家 Tomaso Poggio 谈智能为何是科学中最深的难题，以及大脑仍有什么要教给机器的东西。
46:25ENLex Fridman· 2019年1月17日播客Deep Learning at the Edge of 2019: BERT, Autopilot, and the Ideas That Broke Through主持 Lex FridmanA tour of the architectural, applied, and automation breakthroughs that defined deep learning in 2018 and set up 2019.
1:19:59EN → 简体中文Lex Fridman· 2018年12月23日播客 · 2 人对谈Schmidhuber 的赌注：真正的元学习改写的是学习者本身，而不只是最后一层嘉宾 Juergen Schmidhuber · 主持 Lex FridmanJürgen Schmidhuber 向 Lex Fridman 讲述，哥德尔机、把压缩当作科学、Power Play、LSTM 和世界模型，如何都源于一个少年时的计划：把一个人的好奇心放大，造出一个比他本人强得多的物理学家。加载更多已显示 24 篇，共 279 篇