符号推理与形式逻辑

为什么上学目的是为了辨别哪些理论是在胡说八道？为什么数学家和物理学家可以在纸上写一些有趣的符号，对它们进行逻辑运算，产生一些新的有趣的符号排列，并确信这些新的符号实际上告诉他们一些关于宇宙的真实情况？（注意，并不是因为他们已经成为数学家或物理学家，他们的话才是真的）

谷歌在2021年推出名叫LaMDA的人工智能聊天机器人，一种对话应用的语言模型。 在周末的一篇Medium文章中，公司工程师布莱克称LaMDA为 "一个人"，说他与这个人工智能聊天机器人聊到了宗教、意识、机器人法则等等。LaMDA随后将自己

本体是针对“特定兴趣领域”的正式定义的词汇表（术语）。因为它是形式化定义的，它可以减少人类话语中混淆的机会，事实上，一些本体就是为此目的而创建的，也有为使得计算机程序能够推断关于领域的逻辑结果而创建的本体。 因此，开发本体可能是创建数据库、 专家系

如果有更多的AI人员理解逻辑推理和模式识别之间的区别，很多废话就可以避免： 大型语言模型（LLM）是在大量文本上训练出来的深度学习模型，像GPT-3和LaMDA这样的大型语言模型能够在长篇文字中保持连贯性。他们似乎

你需要认识到：  (a) 现实胜过幻想  (b) 核心的需要胜过了任何Rust的需要 而*现实是，没有绝对的保证。  永远不会。而"Rust是安全的 "并不是对代码安全的某种绝对保证。从来都不是。

语义技术使用形式语义来帮助人工智能系统理解语言，并以人类的方式处理信息。因此，它们能够根据意义和逻辑关系来存储、管理和检索信息。企业已经在使用语义技术和语义图形数据库，如Ontotext的GraphDB，来管理他们的内容，重新利用和重用信息，削减成本并获得新的收入来源。

最近一直在玩OpenAI的ChatGPT模型。昨天晚上，我

知识图结合信息以创建描述不同实体之间关系的互连网络。它们目前简化了我们的许多日常数字体验，支撑着谷歌搜索、社交媒体网站和流媒体推荐引擎等应用程序。凭借其定义复杂和重叠关系的能力，例如，在细胞水平上可视化蛋白质和分子之间发生的数百种相互作用，知识图谱在生命科学中具有丰富的应用。如果使用得当，它

1、《Clojure元素》的作者，茨特尔曼 2、我自称计算机哲学家已经很多年了，所以我推荐richhickey和Jonathan_Blow 3、软件是基于实际的哲学，一阶谓词逻辑。我通过阅读实际的哲学而不是软件书籍学到了很多关于软件

我们都是程序员，我们也都是学习者。看到有多少人（学习者）在用头撞墙，以为自己在学习编程，真是令人惊讶。 你可能是在学习一种编程语言，而不是在学习编程本身不要觉得奇怪，计算机科学并不研究计算机。相反，它是研究使用计算机自动解决问题的。解决问题

控制的错觉：是一种认知偏见，我们总是高估了我们对事件的控制程度。它描述了人类倾向于相信他们可以控制或至少影响结果，而事实上他们不能。当受到控制偏见的错觉时，人们会觉得他们对环境的控制力比他们实际能控制的多。例如，你和你的家人要去看你最喜欢的足球队的联赛冠军赛。像往常一样，你爸

业务治理需要一条自动化治理工具的途径，用于解释和消除自然语言和定义的歧义。翻译成决策表或翻译成其他一些外来形式（例如编程语言）并不是一个有效的解决方案。一个至少不以某种受控或结构化形式支持自然语言的规则平台总是会发现自己与业务治理的核心需求和实践不一致。

为什么苏打水和冰淇淋都与暴力有关？本文就人们所说的“相关性并不意味着因果性”给出了最终结论。 苏打水和冰激凌与暴力有关？人们还从数据中得出结论：吸烟、巧克力和卷曲的薯条对你有好处。为什么会这样呢？

我不是程序员，但是会看 Rust 的 github 存储库，我注意到它在右下角是如何写“Rust 97.8%”的，我认为这意味着 97.8