肖恩·麦克卢尔是NonTrivial 播客的主持人，从事构建人工智能软件，研究复杂性，以下是他的一些智慧洞察：1、现实是非线性的，涉及的维度比任何简单的统计技术都可以正确建模的维度更高。如果你想对现实.

这篇文章介绍了复杂自适应系统（简称CAS）的定义和特征。什么是复杂自适应系统CAS？ 复杂自适应系统CAS的定义：包括多个相互连接和相互依赖的交互代理，并具有非线性行为。 复杂自适应系统的关键特征：包.

这篇文章讨论了在项目开发中，人们通常关注时间节点，但作者认为应该更关注项目的结构。文章指出，项目的结构和复杂度对于解决问题至关重要，而人们往往忽视了这一点。作者提出了“自然选择我们的最后期限”的观点，.

该文章讨论了降维方法在解释高维数据时的局限性。主成分分析（PCA）是一种常用的降维技术，但它可能会错过数据中存在的结构或产生幻觉的结构。作者通过示例说明了当应用PCA于时间或空间平滑信号时可能出现的振.

亨利·庞加莱（Henri Poincaré）是一位法国数学家、理论物理学家和科学哲学家，生活于1854年至1912年。他作出了重大贡献的各个领域，包括数学，天体力学，拓扑学和科学哲学。在天体力学方面，.

本文介绍了TAME（Technological Approach to Mind Everywhere）框架和强化学习（RL）的概念，旨在将生物学和人工智能领域进行交叉研究。这种将生物学和强化学习相结.

心灵哲学和认知科学似乎是当前最活跃的哲学运动，神经科学的进步不断重新定义我们如何看待哲学中最永恒的问题之一，并引发了一些非常激烈的争论。这一领域的领军人物包括大卫-查莫斯（David Chalmers.

OpenAI宫斗可能要归功于一项名为 Q* （Q-learning）的重大突破。Q* 是 AGI 的前身。Q*可能在Q-learning和预设启发式之间架起了一座巨大的桥梁： 这可能是革命性的，因为它.

这四件事似乎是 OpenAI 的最新进展，如果这个猜测是正确的，那么这似乎是一个巨大的飞跃。使用这四种技术的人工智能系统理论上可以做什么，或者它可以做什么当前系统无法做到的事情：Q*搜索：这是人工智能.

麻省理工学院林肯实验室的一项研究表明，尽管形式规范具有数学精度，但人类不一定可以解释它。人类很难使用形式规范来验证人工智能行为，这表明理论主张与实际理解之间存在差异。研究结果强调需要对人工智能的可解释.

本文介绍了格塔德-冈特（Gotthard Günther）富有远见的工作，他试图通过二阶控制论来操作黑格尔的辩证法，促使人们探索解决计算系统中复杂性的挑战。古典形而上学假设知识过程中只存在两种位置：知.

一个国际研究团队开发了一个新的理论框架，将物理学和生物学联系起来，为理解自然界的复杂性和进化如何出现提供了统一的方法。今天发表在《自然》杂志上的这项关于“组装理论（Assembly Theory）”的.

检察官谬误是贝叶法则的一个非常著名但被忽视的应用。想象一下，你因谋杀罪被捕。你知道自己是无辜的，但犯罪现场的物证与你的描述相符。检察官认为你有罪，因为在你无罪的情况下找到这些证据的几率太小，陪审团应该.