"Historian among futurists"
George Dyson recently visited the headquarters of Google, where the atmoshpere seemed inspiring to remind him of AI:
Fifty years later, thanks to solid state micro-electronics, the von
Neumann matrix is going strong. The problem has shifted from how to
achieve reliable results using sloppy hardware, to how to achieve
reliable results using sloppy code. The von Neumann architecture is
here to stay. But new forms of architecture, built upon the underlying
layers of Turing-von Neumann machines, are starting to grow. What's
next? Where was von Neumann heading when his program came to a halt?
As organisms, we possess two outstanding repositories of
information: the information conveyed by our genes, and the information
stored in our brains. Both of these are based upon non-von-Neumann
architectures, and it is no surprise that Von Neumann became fascinated
with these examples as he left his chairmanship of the AEC (where he
had succeeded Lewis Strauss) and began to lay out the research agenda
that cancer prevented him from following up. He considered the second
example in his posthumously-published The Computer and the Brain.
"The message-system used in the nervous system... is of an
essentially statistical character," he explained. "In other words, what
matters are not the precise positions of definite markers, digits, but
the statistical characteristics of their occurrence... a radically
different system of notation from the ones we are familiar with in
ordinary arithmetics and mathematics... Clearly, other traits of the
(statistical) message could also be used: indeed, the frequency
referred to is a property of a single train of pulses whereas every one
of the relevant nerves consists of a large number of fibers, each of
which transmits numerous trains of pulses. It is, therefore, perfectly
plausible that certain (statistical) relationships between such trains
of pulses should also transmit information.... Whatever language the
central nervous system is using, it is characterized by less logical
and arithmetical depth than what we are normally used to [and] must
structurally be essentially different from those languages to which our
common experience refers."
分享到:
相关推荐
dyson吸尘器 不同型号之间对比
利用zemax的源文件戴森结构光谱仪 ,源文件,光谱仪设计系统入门的最佳选择 资源整理不易,请珍惜,零基础入门到精通
通过在欧几里德时空中使用戴森-施温格/贝思-萨尔珀特形式主义,我们在具有两个基本费米子的SU(2)规范理论中计算了J≤1强子的基态谱。 我们显示通常在QCD研究中使用的彩虹梯形截断不适用于SU(2)理论的描述。...
此自定义集成与官方dyson集成之间有几个主要区别: 它不依赖戴森帐户。 这意味着一旦配置,集成将不再登录Dyson云服务,因此启动过程更加快捷,可靠。 支持配置流程和发现,因此配置更简单。 基于结构更好的新库,...
Dyson无叶风扇原理解析.doc
家桥戴森链接介绍这只是我的一个业余项目,因为我刚刚购买了Dyson Link设备,并希望使用Siri和Home App进行控制。 我决定在这里分享,以防万一这可能对其他人有用,那就太好了。 :)安装假设您已安装并设置了...
Dyson发展历程和研发创新研究,介绍Dyson整个发展历程及所有产品线的历史来源。以及产品推向市场的策略,为什么能够成功分析。
我们预测具有<math> <msup> 的低洼<math> <msub> <mi> B </ mi> <mi> c </ mi> </ msub> </ math>介子的质量 J </ mi> <mi> P </ mi> </ msup> <mo> = </ mo> <msup> <mn> 0 </ mn> <mo> − ...
游戏Dyson Sphere Program的实用程序 这里最主要的是dyson_wiki.py,这是一个用于从游戏文件中转储数据的Python程序。 要使用它,您还需要一个类似Unity Asset Extractor的程序。 它是专门为在上写数据表而设计的。
Dyson Cloud的HomeAssistant自定义集成 这是ha-dyson( )的云部分。 可以在该存储库中找到更多信息。
我们使用Dyson-Schwinger方程研究密度不变的两种颜色的量子色动力学。 在这个理论中,格子法没有复杂的作用问题。 因此,我们可以通过与相应的点阵结果进行比较来直接对结果和截断效果进行基准测试。 我们对胶子繁殖...
当彩色(TC),QCD,扩展彩色(ETC)和其他相互作用通过其不同的Schwinger-Dyson方程式耦合时,与孤立式方程式相比,这些方程式的解决方案得到了修改。 自能量的变化类似于在存在四费米相互作用的情况下获得的自能量...
该方程式包含紫外线中的前导图,并使用以前的Dyson–Schwinger计算中较低的Green函数作为唯一输入结果进行求解,该结果与晶格数据非常吻合。 因此,所有数量都是固定的,并且在此截断中没有更高的绿色功能进入。 ...
DSPMod:Dyson Sphere Program的Mod,有望在地球地图视图中突出显示资源
一种长狭缝均匀色散的Dyson棱镜成像光谱仪.docx
星云游戏Dyson Sphere Program的开源多人mod。 我也想对Subnautica Nitrox m Nebula的贡献者表示感谢,这是一款针对Dyson Sphere Program游戏的开源多人mod。 我也想对Subnautica Nitrox mod的贡献者表示感谢,因为...
在摄动SU(N)Chern-Simons规范理论中,表明Schwinger-Dyson方程采用了相当简化的形式。 考虑曲率的相关函数的生成函数; 结果表明,通过某种对偶变换,规范化的Schwinger-Dyson函数与规范连接的相关函数的生成函数...
戴森Python库 该库仍在开发中。 该库是的重构。 将会有一些重大变化: 初始化本地连接不再需要... 该库的主要目的是支持HomeAssistant Dyson集成,从而使其仅支持Python 3.7+,并且没有针对较旧版本的Python的计划。
基于Dyson结构的新型快照式分光成像系统光学设计.docx
Dyson Sphere程序多线程修补程序 戴森球计划多线程补丁,有效改善大后期帧率不足的状况,祝你踏平每一个星系。 非正式是会把游戏的.net framework改成4.0,所以你的mod会失效,请注意。 经过变速反馈,很多mod还是...