因果几何:复杂系统与简单模型的背后 | 因果涌现读书会第四期
导语
集萃深度感知技术研究所所长岳玉涛博士将与您分享Pavel Chvykov和Erik Hoel的2021年新论文《Causal Geometry》中对上述问题的思考,并对因果与智能的关系做初步探讨。
本次分享属于 因果涌现读书会的第四期,该读书会是由北京师范大学教授、集智俱乐部创始人张江发起,将在每周六的上午9:00-11:00组织相关主题的论文研讨,希望借助因果涌现理论、机器学习重整化技术、自指动力学等近年来新兴的理论与工具解决跨尺度、跨层次的涌现是复杂系统研究的关键问题,破解复杂系统的涌现规律。欢迎对本话题感兴趣的朋友报名参加!
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背景
背景
人工智能技术的发展正在以惊人的广度和深度上冲击和重塑各个行业、影响和改变每个人的生活。但同时,它又似乎与人类智能有太多的不同,许多在人类看来非常自然而简单的事情,人工智能却又完全无法实现。智能的本质是什么?人工智能的瓶颈如何突破?如何构建通用人工智能(AGI)?人类已知最复杂的系统——大脑是如何从分子、原子、细胞和其相互作用和连接中产生出卓越的人类智能的?没有人能够确切的回答。
复杂性科学、信息科学、黎曼几何这几种人类认知和研究世界的不同框架的融合,被应用于因果现象的研究,并给出了非常有趣而深刻的洞见。也许,对因果和因果涌现的深刻理解,能够为回答上述问题开启一道曙光。
内容简介
内容简介
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准备知识(系统、模型、参数、干预、效果等) -
连续系统的有效信息(Effective Information, EI),以及示例 -
因果几何的数学构建 -
因果涌现示例 -
粗粒化与因果涌现 -
人工智能能做什么,不能做什么 -
因果与人工智能
主讲人
参考资料:
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Causal Geometry, Pavel Chvykov, Erik Hoel, Entropy 2021, 23(1), 24; arXiv:2010.09390v2 [cs.IT]
时间:
参与方式:
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集智学园 B 站免费直播 -
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因果涌现读书会招募中
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