智能的数学基础 [易马教授]

这篇文章总结了对深度学习领域杰出人物易马教授的播客采访。核心论点围绕着质疑当前对人工智能的理解，特别是大型语言模型（LLM）。易马教授认为，LLM主要依赖于记忆，而不是真正的理解。他还批评了Sora和NeRFs等3D重建技术所产生的理解的错觉，强调了它们在空间推理方面的局限性。这次采访承诺深入探讨基于简约性和自洽性的统一的智能数学理论，为人工智能发展提供一个潜在的新视角。

• •易马教授质疑了LLM拥有真正理解的普遍观点，认为它们主要依赖于记忆。
• •文章批评了3D重建技术所感知的理解，突出了它们在空间推理方面的不足。
• •这次采访承诺探讨基于简约性和自洽性的统一的智能数学理论。