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cover of episode Babbage: The science that built the AI revolution—part one

Babbage: The science that built the AI revolution—part one

2024/3/6
logo of podcast Babbage from The Economist

Babbage from The Economist

AI Deep Dive Transcript
People
A
Alok Jha
D
Daniel Glazer
D
Daniela Rus
D
Dawood Dassu
S
Steve Garratt
Y
Yoshua Bengio
Topics
Alok Jha: 本系列节目探讨了人工智能革命背后的科学,从早期受人脑启发的人工智能系统到如今强大的生成式人工智能。我们试图揭开炒作、流行语和术语背后的真相,探索理解现代生成式人工智能的关键概念。 我采访了多位专家,包括神经科学家、计算机科学家和数据记者,他们分享了各自领域的见解,帮助我们理解人工智能的演变历程。 Ainslie Johnstone & Dawood Dassu: 英国生物样本库收集了大量参与者的脑部影像数据,这些数据包含了关于大脑结构、功能和活动的信息,为研究人类智能提供了宝贵资源。这些数据可以帮助科学家研究基因组数据、影像数据和生活方式等因素与智力之间的关系,从而更深入地了解人类智能的本质。 我们对参与者进行了脑部扫描,收集了大量的脑部图像和变量数据,这些数据可以帮助科学家研究大脑结构和功能,从而深入了解人类智能。 Daniel Glazer: 神经元通过脉冲传递信息,这种“是/否”的放电模式是信息处理能力的关键。大脑中的神经元通过突触连接,并通过调整连接强度来学习。虽然我们对大脑的结构和分子水平的工作原理了解很多,但我们仍然无法完全解释宏观行为是如何从微观细节中产生的。 智能包括抽象思维、运用知识和语言能力等。对智能的定义存在循环性,我们通常将动物或植物的行为与人类的行为进行比较来判断其是否具有智能。很难找到一种能够完全定义智能的单一标准,因为不同的动物可能具备不同的智能方面。我们可以通过观察大脑活动来研究人类的智能,并比较不同物种大脑的差异来寻找智能的生物学基础。智能体通常会使用工具来增强自身的能力,这在人类历史和人工智能的发展中都得到了体现。大型语言模型等人工智能系统虽然并非真正智能,但将其视为智能体可以提高我们与它们的交互效率。 Daniela Rus: 早期人工神经元模型是一个简单的数学模型,它模拟了大脑中神经元的阈值计算。感知器模型虽然最初看起来很有前景,但它也存在局限性,例如无法识别复杂的模式。明斯基和帕尔特的著作《感知器》证明了单层神经网络只能计算线性函数,这导致了第一次人工智能寒冬。在人工智能寒冬期间,对人工神经网络的研究进展缓慢,但一些研究人员仍在坚持。ELIZA是早期的一种聊天机器人,它使用基于规则的系统,而不是人工神经网络。深度神经网络的出现是解决人工神经网络局限性的关键,它通过多层神经元来处理复杂的模式。 Yoshua Bengio: 早期的人工神经网络系统非常简单,难以训练。对人工智能的研究可以促进对大脑工作原理的理解,反之亦然。研究人员没有试图完全模拟人脑,而是从神经科学中寻找最简单的模型进行研究。多层神经网络能够计算比单层神经网络更多的函数。

Deep Dive

Shownotes Transcript

What is intelligence? In the middle of the 20th century, the inner workings of the human brain inspired computer scientists to build the first “thinking machines”. But how does human intelligence actually relate to the artificial kind?

This is the first episode in a four-part series on the evolution of modern generative AI. What were the scientific and technological developments that took the very first, clunky artificial neurons and ended up with the astonishingly powerful large language models) that power apps such as ChatGPT?

Host: Alok Jha, The Economist’s science and technology editor. Contributors: Ainslie Johnstone, The Economist’s data journalist and science correspondent; Dawood Dassu and Steve Garratt of UK Biobank; Daniel Glaser, a neuroscientist at London’s Institute of Philosophy; Daniela Rus, director of MIT’s Computer Science and Artificial Intelligence Laboratory; Yoshua Bengio of the University of Montréal, who is known as one of the “godfathers” of modern AI.

On Thursday April 4th, we’re hosting a live event where we’ll answer as many of your questions on AI as possible, following this Babbage series. If you’re a subscriber, you can submit your question and find out more at economist.com/aievent). 

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