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第378章 通用智力假说（第2页）

也就只有光神能说出图灵奖还行这种话了。

让我去代为领奖，这倒是一桩不错的差事。”

让他acm颁奖典礼代为领奖顺便上介绍光神的最新论文，这无疑是一种荣耀。不然为啥不喊别人呢？

光甲航天内部也不少人工智能相关学者。

其实主要是因为陈元光考虑到如果派光甲航天的员工，大家因为之前那件事有点过敏，怕去得了回不来。

像6奇要是代为跑到阿美利肯去参加acm，回不来的概率过9o%。

杜高对论文很是期待。

大部分学者靠论文来为自己的学术能力做注脚，而陈元光从来不需要，光是这个名字随便配上一个标题，不需要任何内容，放到任何学术会议上，该学术会议都会给他专门预留时间、场地，全球学者都会蜂拥而至。

作为开辟了凝聚态物理新方向和人工智能新方向的顶级学者，这就是过往战绩积累的声望。

“技能不等同于智力，后者仍然没有单一的定义。我们今天可以达成共识的是，目标导向和对不同环境的适应性至关重要。今天的深度学习系统仍然非常有限，因为它们本质上是在大量数据上训练的技能程序。为了衡量人工智能的智力标准，我们需要其他基准，这些基准侧重于泛化和技能获取效率，通过增加这些基准来构建一个统一的标准，这套标准不仅可以用来衡量人工智能的智力水平，而且可以用来衡量人类的智力水平.”

“关于智力这个术语，研究人员对一个单一的定义仍然没有达成科学共识。但是，智力的常见特征包括两个方面:特定于任务的能力（“实现目标”）以及通用性和适应性（“在广泛的环境中”）”

“过去进化心理学对人类智力的看法认为许多认知功能是由于特殊目的的适应。换句话说，人类的大脑已经进化到擅长某些任务，因为这些技能是生存所必需的。这种观点引起了针对特定任务性能的情报和评估协议的定义。这种方法的问题在于它缺乏通用性。只专注于特定任务的人工智能通常在这些特定任务上表现要远优于人类。但在解决一般问题时，它们缺乏人类的灵活性和适应性。

因此，在过去人工智能智力衡量标准中对特定任务性能的关注导致人工智能缺乏普遍性.”

“另一种常见观点认为智力包括通过学习获得新技能的一般性能力，这种能力可以针对各种以前未知的问题。这种对智力的认知反映了另一种长期存在的看法，这种看法强烈地影响了认知科学的历史，它与进化心理学的观点形成了鲜明的对比:将智力视为一种灵活的，适应性，高度通用的过程，将经验转化为行为，知识和技能.”

杜高觉得自己的知识储备有些不够了，整整上百页的内容，里面大量关于认知科学的内容哪怕他接受过部分脑科学相关课程，仍然阅读起来非常吃力。

无论是陈元光提到的进化心理学还是认知心理学，杜高觉得自己都有必要提前补课，或者找本校对应专业的教授进行咨询，才能把该论文的通读给进展下去。到颁奖典礼上去，如果只是单纯念稿，那没啥问题，念稿谁都会，要选总统的候选人能够在演讲过程中全程看提词器，他看提词器也问题不大。

可会后晚宴其他学者们的疑问全部推给光神就完事了，反正你问我什么，我都说我不知道，我是来帮光神出席这次颁奖典礼的。

但无论是陈元光在邮件中的要求是讲解，还是说杜高希望在acm颁奖典礼上和大佬们混个脸熟，能够和顶级大佬们有一些学术合作，他都必须要对论文有着足够深的把握。

更何况，什么是先机，这就是先机。

hBm诞生后的这半年，各大学术期刊和学术会议有过一半的论文都是围绕hBm展开。

对hBm人工智能模型的验证可以论文。

自己制定一个评价标准，然后自对hBm人工智能模型进行改进，在自己评价标准里相关参数有所提高又能表一篇论文，类似的论文不胜枚举。

用华国产的拓扑半金属计算卡和阿美利肯的英伟达计算卡分别训练hBm人工智能模型，然后分析他们之间的差异，论证英伟达计算卡为什么训练效果不佳也能表论文。

分别用不同城市司机的脑电波数据对应训练hBm模型，然后分析两种hBm模型在自动驾驶中的差异，看他们和不同城市司机的驾驶差异是否吻合，同样能表论文。

陈元光把hBm开源，工业界的应用还没有诞生多少，但学术界的论文已经大爆炸了。

你只要有个稍微好点的想法，就能够基于hBm模型表论文，期刊们也爱。

围绕hBm模型的学术课题简直就像一个诚信互刷的副本一样，大把的人在里面厮杀。

现在光神看大家副本好像有点少，又来开辟新的副本了，而杜高抢先知道副本位置，肯定要借助这样的优势猛猛刷怪。

他都做好准备了，一边精读该论文为在acm颁奖典礼上讲解做准备，另外一边围绕光神给出的方向，自己多写几篇论文，申海科大一年的学术kpI就完成了，剩下半年还不美美躺平。

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