筛选结果
165 篇排序
2:10:08EN → 简体中文Gato 只是开始嘉宾 Oriol Vinyals · 主持 Lex FridmanDeepMind 的 Oriol Vinyals 与 Lex Fridman 聊通用智能体、被丢掉的权重,以及人类水平的通用人工智能(AGI)能否在他有生之年到来。
2:10:39EN → 简体中文Demis Hassabis:先解决智能,再解决其他一切嘉宾 Demis Hassabis · 主持 Lex FridmanDeepMind 首席执行官告诉 Lex Fridman:图灵测试为什么是一份出错的考卷,AlphaFold 如何改写了生物学,以及射电天空的寂静为何暗示我们或许是孤独的。
4:13:30EN → 简体中文人类出现得早了 10 的 18 次方倍嘉宾 Robin Hanson · 主持 Lex FridmanRobin Hanson 对 Lex Fridman 说,人类在宇宙历史中所处的时间本身就是数据;天空空荡荡,说明那些高调的外星文明正在快速扩张而来。
2:04:58EN → 简体中文Grimes 说:我们已不再是智人,不妨叫我们技术人(homo techno)嘉宾 Grimes · 主持 Lex FridmanLex Fridman 很少在午夜之后录节目。这一期是例外:Grimes 晚了八个小时才到,聊音乐、梗、为人母,以及为什么即便人类并不神圣,意识仍可能是神圣的。
2:37:03EN → 简体中文没有人知道怎么做一支铅笔嘉宾 Tim Urban · 主持 Lex FridmanWait But Why 的 Tim Urban 花了五年写一本关于社会为何四分五裂的书,随后与 Lex Fridman 聊了外星人、马斯克、Neuralink,以及拖延者脑子里的那场战争。
2:46:40EN → 简体中文能装进一辆面包车的人,造出了能装进脑子的工具嘉宾 Peter Wang · 主持 Lex FridmanAnaconda 的 Peter Wang 与 Lex Fridman 谈 Python、赛博系统,以及为什么分享软件能创造价值,而稀缺经济学至今仍无法为其定价。
2:52:56EN → 简体中文Douglas Lenat 的三十七年赌注:常识能被写下来吗嘉宾 Douglas Lenat · 主持 Lex Fridman自 1984 年起,Cyc 就在把世界上那些没人明说的规则编码下来,让机器能够推理,而不只是做模式匹配。
2:24:52EN → 简体中文判断机器人是否成熟,要看环境为它改变了多少,别只看演示嘉宾 Rodney Brooks · 主持 Lex FridmanRodney Brooks 对 Lex Fridman 讲了为什么脸是一种承诺,为什么“计算”这个比喻被用得太过头,以及为什么机器人公司会死于价格、预期和习惯。
2:18:29EN → 简体中文你的大脑皮层,是 15 万个模型在给一只咖啡杯投票嘉宾 Jeff Hawkins · 主持 Lex FridmanJeff Hawkins 对 Lex Fridman 说:智能是学习世界模型的能力,新皮层是成千上万张相互独立的地图在投票,而通往机器智能最快的路径,是对这层皮质做逆向工程。
2:39:15ENCraftsmanship, Graphs and Consciousness: Jim Keller on Building Computers That Think嘉宾 Jim Keller · 主持 Lex FridmanLegendary chip architect Jim Keller talks with Lex Fridman about design philosophy, the future of AI hardware, the human mind and how to live well.
1:44:32ENThe Philosopher’s Risk: Zev Weinstein on Stagnation, Truth, and the Courage to Change Your Mind嘉宾 Zev Weinstein · 主持 Lex FridmanZev Weinstein talks with Lex Fridman about why radical thought is both dangerous and necessary, and how truth, language, media, mathematics and mortality shape a meaningful life.
1:18:35EN → 简体中文走在我们中间的 AI,或许必须懂得抑郁主持 Lex Fridman在 2021 年 1 月的一场问答(AMA)中,Lex Fridman 回答听众关于会受苦的机器、移民、外星人和职业转型的问题,并讲了为什么幸福是一种信号,而不是目标。
2:01:07EN → 简体中文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。
2:34:20EN → 简体中文智能,是你习得未曾准备过的技能的效率嘉宾 François Chollet · 主持 Lex FridmanFrançois Chollet 对 Lex Fridman 说,技能不等于智能,GPT-3 仍然只是在做模式匹配,而一种名为 ARC 的网格谜题,至今仍能把孩子和机器区分开。
4:08:58EN → 简体中文为 AGI 命名的人,想让超级智能在慈悲中长大嘉宾 Ben Goertzel · 主持 Lex FridmanLex Fridman 与 Ben Goertzel 谈了四个小时,话题包括 OpenCog、索菲亚、SingularityNET,以及为什么更大的神经网络并不等于心智。
3:00:18EN → 简体中文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。
1:29:02EN → 简体中文你就是自己存在的证明嘉宾 Karl Friston · 主持 Lex FridmanKarl Friston 带 Lex Fridman 从脑成像讲到自由能原理(free energy principle),他认为,任何能维持边界的东西,看上去都在做贝叶斯推断(Bayesian inference)。
1:37:28EN → 简体中文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。
1:07:21EN → 简体中文复杂的东西都是慢慢长出来的嘉宾 Richard Dawkins · 主持 Lex FridmanRichard Dawkins 与 Lex Fridman 谈外星智慧、模因(meme)、道德,以及为什么即使是模拟出来的世界,仍然绕不开达尔文。
1:48:01EN → 简体中文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。
1:27:57EN → 简体中文大脑这台最好的计算机,没有内在生命嘉宾 Roger Penrose · 主持 Lex FridmanRoger Penrose 向 Lex Fridman 讲述:为什么 HAL 会引出一个整个领域都不愿点明的道德问题,为什么小脑会动摇心智的计算理论,以及引力、哥德尔与无限的宇宙为什么都依赖同一种理解。
1:39:56EN → 简体中文为什么 Marcus Hutter 把压缩视为智能本身嘉宾 Marcus Hutter · 主持 Lex Fridman这位 AIXI 的提出者、DeepMind 研究者向 Lex Fridman 解释,为什么维基百科压缩竞赛、所罗门诺夫归纳和一个不可计算的公式应该放在同一场对话里。
1:38:49EN → 简体中文即使是模拟,也依然真实嘉宾 David Chalmers · 主持 Lex FridmanDavid Chalmers 向 Lex Fridman 解释,为什么模拟出来的世界仍然算作现实,以及意识的难题(hard problem of consciousness)为何依然挥之不去。
1:52:40EN → 简体中文没有类比,就没有概念嘉宾 Melanie Mitchell · 主持 Lex FridmanMelanie Mitchell 与 Lex Fridman 谈类比为何处于思考的核心,为何放大规模的学习仍然败在常识上,以及她为什么认为人类水平的 AI 还要一百多年才能实现。
加载更多已显示 24 篇,共 165 篇









