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2019年11月30日 21:15

Nature长文综述:类脑智能与脉冲神经网络前沿

Nature长文综述:类脑智能与脉冲神经网络前沿 在人工智能如火如荼的今天,基于人脑的“脉冲”(spiking)模拟计算框架下的脉冲神经网络 (SNN)、神经形态计算(neuromorphic computing)有望在实现人工智能的同时,降低计算平台的能耗。这一跨学科领域以硅电路实现生物中的神经环路(circuit)为起点,现已发展到包括基于脉冲的编码以及事件驱动表示的算法的硬件实现。   2019 年 11 月 28 日,普渡大学的 Kaushik Roy、 Akhilesh Jaiswal 和 Priyadarshini Panda 在 Natu...
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2019年11月28日 17:45

Science经典论文:如何检测复杂生态系统中的因果关系?

Science经典论文:如何检测复杂生态系统中的因果关系?

 

导语:复杂系统要素众多,相互作用复杂,因果关系的推断非常困难,对此有一系列的研究。2012年发表在Science的一篇论文,提出了收敛交叉映射算法,针对复杂生态系统进行因果推断,取得较好效果。本文是对这篇经典论文的解读。   现实中复杂系统中的因果关系,由于其本身的复杂性,往往不能根据领域知识,画出明确的因果图(Directed acyclic graph),从而无法按照 Judea Peral 在《为什么》这本书中提出的基于因果图进行...

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2019年11月22日 18:19

Nature人类行为:社交网络如何塑造我们的感知偏差?

Nature人类行为:社交网络如何塑造我们的感知偏差? 导语 人们对社会中少数群体规模的看法可能会存在偏差,通常表现为系统性的高估或低估。通常而言,这些社会感知偏差被归因于有偏向性的认知或动机过程。 圣塔菲研究所研究员Eun Lee等人发表在Nature Human Behaviour上的这项研究表明,人们对于少数群体规模的高估和低估都可能仅仅源于社交网络的结构特性——这些感知偏差取决于个体或群体社交网络的同质性水平、同质性的不对称性以及少数群体的规模。另外作者指出,社交网络同质...
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2019年11月22日 08:45

人类不平等起源:每一次技术变革都加剧了贫富分化

人类不平等起源:每一次技术变革都加剧了贫富分化 导语 今年的诺贝尔奖颁发给了《贫穷的本质》这本书的作者,贫富差距、阶级固化这些话题随之第N次被媒体捡起。说起这个话题,大众的普遍观点是:贫富分化是近代才有的事,在没有文字记载的上古时代,在人类的先祖还过着茹毛饮血的游牧生活时,并没有什么贫富分化。但考古学的研究结果却告诉我们,事实上,这样的看法不全对,贫富差距随着技术的进步逐渐被拉大,且远古时代也并非完全人人平等。   贫富分化的两个来源:财富的...
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2019年11月18日 18:08

基于垫脚石原理的神经进化算法:为人工智能注入创造力

基于垫脚石原理的神经进化算法:为人工智能注入创造力 导语 近年来,神经网络借鉴了生物学策略的相关理论知识,实现了大飞跃,完成了之前无法完成的任务。神经进化作为人工智能的一个研究领域,试图通过进化算法而非随机梯度下降来设计和构建神经网络。然而,神经进化存在两大难题:高昂的计算成本和不明确的目标。最近,基于垫脚石原理的神经进化算法终于成功克服这些挑战,带来了新的研究思路:忽略目标比直接追求目标能更快速实现目标。忽略目标或许是制造真正智能机器的最佳方...
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2019年11月15日 11:07

如何科学地拓展社交网络?专才与通才的策略不同

如何科学地拓展社交网络?专才与通才的策略不同 导语 在知识与技能为核心的现代,多项全能的广博型通才与身怀绝技的精深型专才,会构成怎样不同形态的社群?当我们肩负社会分工、努力融入环境的时候,通才与专才两种类型的特性会影响我们获得知识与技能,周围环境也会因我们的选择而悄悄发生变化。 近期,一篇发表在Science Advances上的文章为大家分析了一个社群掌握技能的数量和熟练程度,与其社交网络结构之间的关系,Smolla和Akçay两位研究者通过模型试验探索文明的演化...
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2019年11月12日 13:04

美可以度量吗?一种用复杂度指标刻画艺术品美感的尝试

美可以度量吗?一种用复杂度指标刻画艺术品美感的尝试 导语 为什么有些绘画作品结构不那么复杂,却给人身临其境的美感?什么样的信息组合方式会让人觉得美?我们是否有可能度量艺术作品的美?在近期的一篇 arxiv 文章中,作者从熵复杂度的三种度量出发,重新审视了图像欣赏与其统计属性之间的关系。通过生成符合标准的两组不同随机图像集,对不同人群进行了一项大规模偏好调查,最终揭示出具有中等熵复杂度的图像具有最大欣赏价值;并指出在对图像进行粗粒化处理后,从高频噪声中提取...
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2019年11月11日 10:32

Nature通讯:科学家兴趣转移愈发频繁,但对科研生涯可能不利

Nature通讯:科学家兴趣转移愈发频繁,但对科研生涯可能不利 导语   从15世纪下半叶至19世纪末的近代科学 ,到20世纪以来发展的现代科学,越来越多的科研工作者加入到了科学研究的队伍中,也产生了更加细化专业化的科学分支,如何发现有价值的科研兴趣?如何确定自己科研生涯的研究方向?如何能在提高科研产出数量的同时,增加自己文章被引率与影响力?当科学家站在科研工作的岔路口时,应当如何抉择?   近期,一个由北京师范大学、中国科学院、美国波士顿大学、以色列巴伊兰大学多位...
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2019年11月08日 17:36

认知深度学习:从构建知识图谱到涌现认知智能

认知深度学习:从构建知识图谱到涌现认知智能 人工智能旨在了解人类智能的本质,并创造出能模仿人类智能做出反应的智能机器,目前在一些领域已经取得显著的成功,如AI玩游戏、问答系统、自动驾驶、无人机、机器人、翻译、人脸识别、语音识别等领域。深度学习的突破性进展是人们对人工智能产生巨大兴趣的主要原因之一,它包含几个关键的技术:卷积神经网络、循环神经网络、深度强化学习、生成对抗网络、表示学习、注意力机制等。     这里举两个具体的例子。借助人工智...
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2019年11月06日 11:29

“幂律与临界”支配神经网络 深度学习技术要向大脑学习

“幂律与临界”支配神经网络 深度学习技术要向大脑学习 导语 近年来,怎样让深度学习的系统借鉴大脑的编码机制成为了一个热点问题。最近,研究人员从大脑的视觉神经网络中发现了令人惊讶的临界现象和幂律,这一发现对于深度学习系统的设计和稳定性分析都有重要的启发。 近期发表在quantamagazine上的《A Power Law Keeps the Brain’s Perceptions Balanced》上的一篇文章提出了大脑的认知平衡与幂律法则的关系。此文是针对这篇文章的编译,供读者参考。   大脑的认知平衡由幂律...
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2019年11月05日 10:52

Nature刊文阐释失败的动力学机制:原来胜败早有信号

Nature刊文阐释失败的动力学机制:原来胜败早有信号 导语 我们总被成功的风光吸引,企图从成功的案例中找到可复制的路径,对“失败”的认识却不够清晰。最新一期 Nature 刊载了一项研究,分析了科研、投资、公共安全三个领域的大规模数据,阐述了失败的动力学机制。从动力学所得到的早期信号中“明察秋毫”,或许胜败早有伏笔。   论文第一作者殷裔安是美国西北大学在读博士,2017年集智-凯风复杂系统研读营学者。论文作者 James Evans 是美国芝加哥大学知识实验室主任,集智俱...
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2019年11月04日 11:22

如何快速找到最佳停车位?物理学家找到了最优策略

如何快速找到最佳停车位?物理学家找到了最优策略 导语 当我们开车去往商场等人群众多的地方时,邻近的停车位总是很难找到,我们到底该怎么寻找停车位呢?是随便找个位置停车,然后走很长一段路到停车场出口?还是花点时间找找靠近出口车位,然后轻松地走到出口?最近,圣塔菲研究所研究员发表了一项研究,给出了一个简单而且最优的“谨慎停车策略”。   数学使我们明智:解决停车问题   就像数学揭示了恒星的运动和自然的规律一样,它也可以揭示日常生活中更为平凡的现...
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