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7 个主题卷,
102 个问题。
形而上学卷 · METAPHYSICS 机器能思考吗? 31 问 意识、自我与心智的本质,机器能否真正理解
形·01 为什么我们会觉得意识存在一个无法解释的难题? 1 答 进入 → 形·02 模拟一场思维过程,为什么不等于真的拥有思维? 1 答 进入 → 形·03 「我」这个自指的幻象,为何反而是最真实的存在? 1 答 进入 → 形·04 无意义的原子如何堆叠出会说「我」的自我? 1 答 进入 → 形·05 如果解释了我们谈论意识的行为,意识本身还剩下什么? 1 答 进入 → 形·06 我们对自身意识的直觉判断,可信到什么程度? 1 答 进入 →
+展开其余 25 问 形·07 一个没有内在体验的系统,会不会同样宣称自己有意识? 1 答 进入 → 形·08 「意识是主观的」为何不妨碍它成为客观科学的研究对象? 1 答 进入 → 形·09 如果「计算」只是观察者赋予的解释,机器还能自己理解吗? 1 答 进入 → 形·10 要造出有意识的机器,该复制的是程序还是大脑的因果能力? 1 答 进入 → 形·11 符号层面的因果,能不能算作真正的因果? 1 答 进入 → 形·12 一个人死后,是否仍以低分辨率活在他人的大脑里? 1 答 进入 → 形·13 为什么只有足够复杂的系统,才会被卷入自我指涉的怪圈? 1 答 进入 → 形·14 形式系统的符号,怎么会承载起意义? 1 答 进入 → 形·15 为什么哥德尔、埃舍尔与巴赫能被编成同一条金带? 1 答 进入 → 形·16 AI 的成功是否改写了我们对智能本身的定义? 1 答 进入 → 形·17 当机器逼近人类智能,我们该如何重新界定「思考」本身? 1 答 进入 → 形·18 要判断机器是否拥有心智,我们还能依据什么标准? 1 答 进入 → 形·19 大语言模型的「理解」是真理解,还是统计模式的幻象? 1 答 进入 → 形·20 当我们与 AI 对话时,回应我们的究竟是谁,还是什么? 1 答 进入 → 形·21 语言模型模拟出的「角色」,能否被看作一个真正的主体? 1 答 进入 → 形·22 若 AI 尚无意识,我们为何仍不自觉地把它当成某个人? 1 答 进入 → 形·23 AI 比我们更懂自己时,自由意志还剩下多少? 1 答 进入 → 形·24 语言之外的世界模型,是否才是通向智能的必经之路? 1 答 进入 → 形·25 扩大规模能否自动催生智能,还是需要全新的架构范式? 1 答 进入 → 形·26 通用智能的稀缺样本只有人脑,机器该模仿它到什么程度? 1 答 进入 → 形·27 机器要真正理解世界,缺的究竟是算力还是类比能力? 1 答 进入 → 形·28 类比只是修辞手法,还是思维本身赖以运转的引擎? 1 答 进入 → 形·29 我们脱口而出的每个词,是否都是一次无意识的类比跳跃? 1 答 进入 → 形·30 如果概念的边界永远模糊,人如何还能可靠地思考? 1 答 进入 → 形·31 语言和巴赫音乐中的嵌套如何体现同一种递归结构? 1 答 进入 →
实践卷 · PRAXIS 伟大的事业从哪来? 15 问 创业、公司与个人押注,如何在剧变中建立优势
行·01 为何被所有人嘲笑的异端信念,反而是最值钱的创业资产? 1 答 进入 → 行·02 决定公司命运的,是具体技术还是对世界的独特信念? 1 答 进入 → 行·03 创始技术押错方向后,凭什么还能长成世界领导者? 1 答 进入 → 行·04 当通用模型持续变强,创业者还能在哪里建立持久优势? 1 答 进入 → 行·05 当在位者优势被技术剧变瓦解,什么才是新的竞争壁垒? 1 答 进入 → 行·06 若少数实验室垄断前沿能力,创业公司凭什么变得更重要? 1 答 进入 →
+展开其余 9 问 行·07 AI 已能几分钟完成过去数月的工作,创业者的野心该放在哪里? 1 答 进入 → 行·08 当技术每天都在变,CEO为什么必须亲自下到一线? 1 答 进入 → 行·09 18 岁跳过既定路径去创业,代价与机会成本该如何权衡? 1 答 进入 → 行·10 当技术浪潮百年一遇,个人该押注速度还是押注深度? 1 答 进入 → 行·11 为什么说亲身进入一家公司,比从外部观察更能理解如何创造事物? 1 答 进入 → 行·12 在信息爆炸的青年期,'从消防栓喝水'式学习真能塑造判断力吗? 1 答 进入 → 行·13 从棋盘到诺奖,一个人三十年的赌注凭什么不算妄想? 1 答 进入 → 行·14 能耗与数据搬运如何暗中决定 AI 产品的可能性边界? 1 答 进入 → 行·15 深度学习真正改变的,是算法还是软件的生产方式? 1 答 进入 →
认识论卷 · EPISTEMOLOGY 怎样才算真正学会? 20 问 知识、理解与学习,AI 时代研究与教育的转向
知·01 数学家的思维方式,究竟和「会解题」差在哪里? 1 答 进入 → 知·02 如何让学生真正去「想」数学,而不只是算数学? 1 答 进入 → 知·03 「我数学不好」这句口头禅,暴露了教育的什么缺失? 1 答 进入 → 知·04 为什么大多数人对数学家的想象都是错的? 1 答 进入 → 知·05 为什么知识与练习比天赋更能决定表达能力? 1 答 进入 → 知·06 数学直觉与海量数据之间,谁在推动真正的突破? 1 答 进入 →
+展开其余 14 问 知·07 形式化与 AI 协作,会把数学追求的「理解」带向何处? 1 答 进入 → 知·08 当机器能产出证明,数学家凭什么判断一个结果值得信任? 1 答 进入 → 知·09 当AI能验证证明,数学家的核心价值将转移到哪里? 1 答 进入 → 知·10 AI给数学研究带来的是断裂式革命还是传统的延续? 1 答 进入 → 知·11 形式化证明助手如何改写数学的信任与协作方式? 1 答 进入 → 知·12 机器学习能替人类发现数学中隐藏的联系吗? 1 答 进入 → 知·13 当证明可以规模化,数学研究会变成什么样? 1 答 进入 → 知·14 自动化实验循环将如何加速科学和 AI 自身的进化? 1 答 进入 → 知·15 AI 能在多大程度上接管数学家的创造性工作? 1 答 进入 → 知·16 数学如何从个人英雄时代走向「大数学」协作? 1 答 进入 → 知·17 数学从个体手工走向大规模协作,问题的选择标准会怎样改写? 1 答 进入 → 知·18 形式化工具会让数学研究从独行走向大规模协作吗? 1 答 进入 → 知·19 一百年前的数学基础危机,能为今天的 AI 冲击提供什么启示? 1 答 进入 → 知·20 一个优美但错误的理论,为何仍是通往真理的必经之路? 1 答 进入 →
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