- 1 前言：AI与假设思维在前期的《学贯中西 (11)：从因果律看人机协同创 新》文章里，曾经引用《The book of Why》一书里的图 片(图 1)，从图中可以看到，当今 AI 所掌握的相关性， 仍属于低阶 ( 第 1 阶 ) 的因果关系，与人类相比仍有极 大的距离。AI 的大未来，将是逐渐提升到第 2 阶、第 3 阶。届时，AI 将具备想象、假设和反思的能力。图1同时这也意味着，在未来数十年之内，AI 仍然需 要与人们协同合作，把人类天生的优势能力，与 AI 擅 长的能力结合起来，相
- 关键字：202211人机协同
- 1 前言:孔明与AI的激情相遇在上一期里我们说明了当今主流AI 的主要技能是基于大数据分析找出相关性，并迅速归纳出规律性。这项强大的能力，与人类天赋的溯因性推理能力之间，具有巧妙的互补性，就是：● 人类的天赋溯因性推理，协助AI 把它天赋的相关性转化为强大的因果性推理能力；● AI 的因果性推理，也能协助人类更加发挥其溯因性推理能力，激发出人类更高的创新力。其中第一项，上期已经举例解说了；在本期里，将举例解说第二项的互补性——人类如何
- 关键字：202210人机协同AI
- 1 前言：AI与因果性近几年来，全球AI 精英都很关心AI 的一个议题：当今AI 仰赖于大数据的相关性(Correlation)。然而，相关性并不一定表示其具有因果关系(Correlation does not imply causation)。由于当今AI 对于因果关系的探索能力，还是非常有限的，仍然非常依赖人类( 具有溯因性推理习惯者) 来补足。人类具有溯因性推理习惯者，就是通称的创新者（如诸葛亮等），其擅长于溯因推理(Abductive reasoning)——从果追溯其真实
- 关键字：202209人机协同
- 1 前言：发挥完美的协同创造力在上一期里，从 GAN 模型来说明人机协同创新的 模式。其中最典型的是人类扮演创新者角色，而 AI 机 器扮演鉴赏者 ( 图 1)。 图1于是本期将进一步探讨这种典型协同模式中，人类 创新者与 AI 鉴赏者之间，两者智慧的互补与平衡之道， 以期待发挥整体的最佳创造力。本文里，提出了两项平 衡原则：● 慢想与快思的平衡；● 探索与直觉的平衡。其实，这两项是一体的两面，综而言之，就是：“探 索性慢想”与“直觉性快思”之间的平衡。当两者持续 维持均衡时，AI
- 关键字：202207人机协同AI
- 1 回顾：GAN里的两个角色在上一期里，详细介绍了 GAN( 生成对抗网 ) 里的 两个角色：生成者 (generator) 和判别者 (discriminator)。 其中的生成者，又称为创新者，而判别者又称为鉴赏者。 在常见的图像绘画领域，其典型的协同创新模式是： G( 创新者 ) 负责创作图片；而 D( 鉴赏者 ) 负责辨别一 张图像的真或假，然后引领 G 逐步改进，止于完美逼 近目标。上述的 GAN 协同创新模式，属于 AI 机器与机器之 间的协同合作或创新。然而，在 AI 科技不断
- 关键字：202206GAN人机协同
- 人工智能技术的发展，将深刻影响人机协同作战从态势感知、指挥决策、目标引导、火力打击到毁伤评估的全过程，从而极大地提升人机协同作战效能。在人工智能技术的推动下，人机协同极有可能成为改写未来战争规则的现实手段之一。
- 关键字：人工智能人机协同“感知引擎”
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