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Level 5 by Palo Alto Insight AI時代のキャリア戦略#1 2022年を予測する 〜変化の大きい時代において、次にくるものとは何か〜新型コロナウイルスの世界的蔓延により、これまで以上に様々な変化が生まれた2021年。 そんな変化の大きい時代において、次にくるものとは一体何か。 パロアルトインサイトCEOである石角友愛と、CTOの長谷川貴久、そして日本を代表する投資ファンドであるインテグラルで 多くの企業支援を行ってきた山崎壯が、それぞれの角度から2022年を予測する。 ※本エピソードを記事化したものはこちらから※ 【出演者】 石角友愛 / 長谷川貴久 / 山崎壯 【2022年はこれがくる!】 ・テスラの自動運転 ・Apple M1チップ ・Web3と仮想通貨 ・非接触で冷凍食品販売できる自販機「ど冷えもん」 【今週のおすすめコンテンツ(長谷川貴久)】 「The Book of Why: The New Science of Cause and Effect by Judea Pearl」 統計的および哲学的な観点から、因果関係と因果推論についてまとめた一冊。 DX推進担当者や経営者の方にもおすすめです。 =================================== その他、ご質問や感想、取り上げて欲しいテーマなどあればお気軽にご連絡ください。 メール : info@paloaltoinsight.com 石角友愛のTwitter : @tomoechama (ハッシュタグ「#レベル5」をつけて投稿お願いします) パロアルトインサイトHP : www.paloaltoinsight.com =================================== 楽曲提供:Atsu (beatmaker and rapper from Zenarchy) https://twitter.com/atsu_izm 「Transform」Level 5 テーマソング https://m.soundcloud.com/atsuizm/transform
2022-01-1938 minStandWithUs Podcast2021-06-2759 minAXRP - the AI X-risk Research Podcast2021-06-251h 38pod(ieee)cast2021-06-111h 15Elevate with Tyler Chesser - The Real Estate Podcast for Investing, Mindset and Personal Development2021-05-111h 06AI with AI: Artificial Intelligence with Andy Ilachinski2021-01-1535 minCTRL ENTER | Data Science IDP2020-12-0833 minFilosofía de bolsillo2020-12-0325 minCTRL ENTER | Data Science IDP2020-10-1329 minAfrobility: Africa Tech and Business2020-09-071h 25The Data Scientist Podcast2020-03-1009 min神经漫游 Neuromancing
神经漫游 NeuromancingEP.4 - 计算神经科学家,大脑黑箱的「电工」?人的架构是如何实现智能的?计算神经科学运用数学模型、理论分析和大脑抽象,试图解答的就是这个问题。以计算理论为工具,我们揭示而非简化人脑神经结构之“湿”与复杂性。 我们强烈推荐你使用泛用型播客客户端收听我们的节目(iOS 苹果自带播客,Pocket Casts, Overcast, Castro, Google Podcast 或安卓的 AntennaPod 等),第一时间听到我们的节目并得到每期完整背景资料的最佳方法。搜索「神经漫游」,你也可以在网易云音乐,喜马拉雅,荔枝 FM,哔哩哔哩和 Spotify 找到我们。 本期纲要 04:30 计算和神经,谁为谁服务? 11:05 计算神经科学 vs. 计算认知科学研究人这种架构 14:40 行为实验能帮助我们确定因果关系吗? 20:09 最后“抠得只剩肉色的部分了”的行为实验 25:09 对照物理的发展,还处在经典力学阶段的神经科学 29:10 就 David Marr 3 层展开:当我们说自上而下和自下而上时,上和下是什么? 39:20 从哪一层开始研究取决于你相信哪一层;连接组从底层开始 43:43 对连接组的反驳的反驳 46:05 一个类比:拆开手机从晶体管开始能弄懂手机的运作吗? 49:40 人的目的是什么:活下来? 53:34 进化论,对抗生成网络[生成对抗网络]与机器学习的三种学习范式 01:04:19 大型劝学计算神经科学:1)男女失衡?2)计算机才是风口?3)谁有前途 4)对数学感兴趣最好? 延伸阅读 / 顾金涛提到 / 《The book of why (为什么)》by Judea Pearl & Dana Mackenzie:因果图分析 《The Brain from Inside Out》by György Buzsáki:大脑是进化出来的,Implementation level 更重要。 Movshon Seung 之辩:有关连接组 所谓科普寒武纪大爆发那个up主?鬼谷藏龙/芳斯塔芙 到底什么是生成式对抗网络GAN? 私货:科研界的性别偏差。下次也邀请做计算的师姐来聊一期。 SCRATCHbot - A Rat like Robot, by Tony Prescott 实验室 / 李想提到 / 行为实验:目标为收集人/实验动物行为反应的实验 https://en.m.wikipedia.org/wiki/Cognitive_science#Behavioral_experiments; https://en.m.wikipedia.org/wiki/Behavioral_experiment Sparsity(稀疏度):指在神经网络(当然也可以是跟一般的网络)中,神经元(更一般而言 不同单元)间的连接保持相对低的数量(例如相对于全连接) Tom Griffiths的一篇论文,大意是通过在 Marr 的三层中的 computational level 上加限制,并反解出对应的最优决策,有助于理解/发现人在相应环境下的行为表现,https://onlinelibrary.wiley.com/doi/pdf/10.1111/tops.12142 / 杨闰哲提到 / Hebbian & Correlation Game - 赫布法则 Hebbian rule可见第一期延伸阅读 此外(来自闰哲的自我推销)Runzhe & Kyle & Sebastian 最新的论文: https://www.cs.princeton.edu/~runzhey/demo/asilomar2019.pdf 机器学习的四种学习方法:监督学习(Supervised Learning),强化学习(Reinforcement Learning),非监督学习/无监督学习,自监督学习 社会学家 Charles Tilly 著作《为什么?》(Why) Sebastian Seung vs. Tony Movshon 就“大脑”“大脑地图”“神经科学的未来”的论战 https://blog.eyewire.org/brain-brawl-sebastian-seung-vs-tony-movshon-at-columbia-university Gorilla是一个在线的行为学实验平台 本期人物 李想:纽约大学心理系二年级博士生,对计算认知/神经科学感兴趣,目前手上的项目主要是前者。曾经的兴趣之一是跟老猫一起做饭,现在的兴趣之一是回忆跟老猫一起做饭的日子。 顾金涛(老猫):本科生物,现在在上海纽约大学跟着 Sukbin Lim 用数学模型研究记忆和神经可塑性,还在找课题。 杨闰哲:普林斯顿大学计算机系与神经科学研究所在读博士,本科毕业于交大ACM班,研究兴趣主要包括人工智能与计算神经。个人主页:https://runzhe-yang.science 汉那:UCSD 认知科学本科在读。心灵哲学;语言认知;科技人文;后人类。写字,摄影,嗜咖啡。游荡者。书呆子。野心家。 剪辑 / 北方 后期 / 小葵花Special Guest: 李想.
2019-12-211h 15La filosofía no sirve para nada2019-12-201h 42Lex Fridman Podcast2019-12-111h 23La filosofía no sirve para nada2019-11-182h 10Two Psychologists Four Beers2019-11-131h 25the bioinformatics chat2019-09-2740 minArtificial Creativity2019-08-0900 minescuchAI2019-08-0725 minMaking Sense with Sam Harris2019-08-0549 minMaking Sense with Sam Harris2019-08-0549 minMaking Sense with Sam Harris - Subscriber Content2019-08-051h 54Zurück zur Zukunft - Tech-News und Business Models2019-05-2044 minThe David Suissa Podcast2019-03-081h 10The David Suissa Podcast: L\'Dor V\'Dor with Shanni & David2019-03-081h 10Mark Leonard\'s World in 30 Minutes2018-09-0637 minScience Magazine Podcast2018-08-3029 minEdgeCast2016-10-2528 minConcrete Causation2014-05-2451 minFakultät für Philosophie, Wissenschaftstheorie und Religionswissenschaft - Digitale Hochschulschriften der LMU2012-02-1300 min