X产业01:33Tomasz Tunguz@tunguz几年前,我有幸在印第安纳州沃巴什学院参加了精彩的彼得·克里夫特(Peter Kreeft)的讲座。观众提出了很多有趣且经常尖锐的问题。有一个问题是关于一个特别有争议和争议的问题,直到今天我还记得彼得的回答。他引用了儒家的名言:“治社会,先正名”。我觉得我们已经离那个理想很远了,需要一段时间才能找到回来的路。薄雾 采集读全文↗
X产业19:20Tomasz Tunguz@tunguz总体不错,我同意大多数观点,但我“强烈”不同意数学“一致性”“历史上”是基础理论物理进步背后的驱动力的说法。在发现微积分之后的几个世纪里,它在数学上并没有建立起一致的基础。从纯粹数学一致性的角度来看,QFT 计算绝对是令人厌恶的(哦,看,我们只是要在这里挥手并取消所有这些无限项,以便一切顺利!)。理论物理学的大部分进步都来自于使用“足够的数学”来表达你的观点并获得可以在非常基础的层面上描述世界的理论。薄雾 采集读全文↗
X产业19:08Tomasz Tunguz@tunguz这是一种观点。另一个是我们现在正在进入数学的黄金时代,我个人认识的一些数学家都兴奋得头晕目眩。过去一个半月的大部分时间我都在和我的一位数学教授/研究员老朋友合作。我们玩得很开心。我们将很快分享我们的一些发现。薄雾 采集读全文↗
X产业02:12Tomasz Tunguz@tunguz我们本可以解决这个问题,但绝对没有政治意愿这样做,而且技术官僚精英强烈反对唯一可行的解决方案:通过广泛使用远程工作来分散知识工作。现在对此采取任何行动可能为时已晚,而且很快大多数问题都会变得毫无意义。薄雾 采集读全文↗
X产业23:43Tomasz Tunguz@tunguz在某种程度上。我的观点是,在高能/粒子物理学的特殊情况下,我们在相当长一段时间内已经拥有足够多的数据。我们需要的是尝试许多不同的范式——基于历史上在理论物理学中有效的既定方法——将所有数据放入一个框架中。相反,我们得到的是单一骗子范式的制度捕获,这与物理学一直以来的研究方式完全不一致,从而排除了所有其他方法。从各个方面来说,这都是一场灾难,但这个可怜计划的领导人没有一个人对他们的巨大失败表现出任何让步,这一事实证明,失败不仅是智力上的,而且是道德上的。薄雾 采集读全文↗
X产业20:53Tomasz Tunguz@tunguz我想跟大家分享一篇博文,介绍「人工智能与美国劳动力未来委员会」(Commission of Artificial Intelligence and the Future of the American Workforce)的研究议程。我本人会聚焦 AI 对科技产业的影响——AI 今天能做什么、以及短期内我们能期待它做什么。委员会其他研究者及各自方向如下: - Bill Congdon 将探讨 AI 可能如何改变美国劳动力市场并影响工人的若干情景 - John Soroushian 将梳理 AI 当前如何被监管,并识别能有效引导 AI 采纳节奏与方向的政策杠杆 - Adam Leonard 将主导联邦、州与私营数据系统所需改革的研究 - Kevin Corinth 将识别能在工人跨岗位、跨行业过渡时提供缓冲的项目 - Brent Parton 将研究如何资助与设计培训和再技能项目 - Jason Tyszko 将考察雇主人才需求的实时变化,以及政策制定者如何保护岗位与工人 - Rekha Balu 将主导研究 AI 影响如何因地区与地方而异 更多内容见下文: https://aiworkforcecommission.org/latest/ai-research-agenda-adapted-uncertainty薄雾 采集读全文↗