Artwork

Вміст надано New Books Network. Весь вміст подкастів, включаючи епізоди, графіку та описи подкастів, завантажується та надається безпосередньо компанією New Books Network або його партнером по платформі подкастів. Якщо ви вважаєте, що хтось використовує ваш захищений авторським правом твір без вашого дозволу, ви можете виконати процедуру, описану тут https://uk.player.fm/legal.
Player FM - додаток Podcast
Переходьте в офлайн за допомогою програми Player FM !

Cameron J. Buckner, "From Deep Learning to Rational Machines" (Oxford UP, 2023)

1:11:29
 
Поширити
 

Manage episode 422812038 series 2477032
Вміст надано New Books Network. Весь вміст подкастів, включаючи епізоди, графіку та описи подкастів, завантажується та надається безпосередньо компанією New Books Network або його партнером по платформі подкастів. Якщо ви вважаєте, що хтось використовує ваш захищений авторським правом твір без вашого дозволу, ви можете виконати процедуру, описану тут https://uk.player.fm/legal.

Artificial intelligence started with programmed computers, where programmers would manually program human expert knowledge into the systems. In sharp contrast, today's artificial neural networks – deep learning – are able to learn from experience, and perform at human-like levels of perceptual categorization, language production, and other cognitive abilities at h. This difference has been portrayed as roughly parallel to the philosophical divide between rationalists or nativists on the one hand, and empiricists on the other.

In From Deep Learning to Rational Machines (Oxford UP, 2024), Cameron Buckner lays out a program for future AI development based on discussions of the human mind by such figures as David Hume, Ibn Sina (Avicenna), and Sophie de Grouchy, among others. Buckner, who is an associate professor of philosophy at the University of Houston, offers a conceptual framework that occupies a middle ground between the extremes of 'blank slate' empiricism and innate domain specific faculty psychology, and defends the claim that neural network modelers have found, at least in some cases, a sweet spot of abstraction from the messy details of biological cognition so as to capture the relevant similarities in their artificial networks.

Learn more about your ad choices. Visit megaphone.fm/adchoices

Support our show by becoming a premium member! https://newbooksnetwork.supportingcast.fm/philosophy

  continue reading

381 епізодів

Artwork
iconПоширити
 
Manage episode 422812038 series 2477032
Вміст надано New Books Network. Весь вміст подкастів, включаючи епізоди, графіку та описи подкастів, завантажується та надається безпосередньо компанією New Books Network або його партнером по платформі подкастів. Якщо ви вважаєте, що хтось використовує ваш захищений авторським правом твір без вашого дозволу, ви можете виконати процедуру, описану тут https://uk.player.fm/legal.

Artificial intelligence started with programmed computers, where programmers would manually program human expert knowledge into the systems. In sharp contrast, today's artificial neural networks – deep learning – are able to learn from experience, and perform at human-like levels of perceptual categorization, language production, and other cognitive abilities at h. This difference has been portrayed as roughly parallel to the philosophical divide between rationalists or nativists on the one hand, and empiricists on the other.

In From Deep Learning to Rational Machines (Oxford UP, 2024), Cameron Buckner lays out a program for future AI development based on discussions of the human mind by such figures as David Hume, Ibn Sina (Avicenna), and Sophie de Grouchy, among others. Buckner, who is an associate professor of philosophy at the University of Houston, offers a conceptual framework that occupies a middle ground between the extremes of 'blank slate' empiricism and innate domain specific faculty psychology, and defends the claim that neural network modelers have found, at least in some cases, a sweet spot of abstraction from the messy details of biological cognition so as to capture the relevant similarities in their artificial networks.

Learn more about your ad choices. Visit megaphone.fm/adchoices

Support our show by becoming a premium member! https://newbooksnetwork.supportingcast.fm/philosophy

  continue reading

381 епізодів

Усі епізоди

×
 
Loading …

Ласкаво просимо до Player FM!

Player FM сканує Інтернет для отримання високоякісних подкастів, щоб ви могли насолоджуватися ними зараз. Це найкращий додаток для подкастів, який працює на Android, iPhone і веб-сторінці. Реєстрація для синхронізації підписок між пристроями.

 

Короткий довідник