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Daisuke Okanohara
Daisuke Okanohara
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专家称人工智能的未来取决于物理学，而非仅仅是智能
人工智能发展的未来日益受到物理限制的制约，特别是能源消耗和材料科学。目前的人工智能系统在移动数据上消耗的能源远超处理数据，导致增长面临能源瓶颈。此外，人工智能硬件的进步在很大程度上依赖于材料发现，而这一过程历来缓慢。为了克服这些挑战，需要一种跨学科的方法，利用人工智能重新设计底层物理基础设施，包括材料和硬件架构，而不是简单地扩展现有设计。
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新理论利用控制理论探索学习可塑性
一篇题为《学习的热力学理论（二）：依赖历史的可达性与持续学习》的新论文已在arXiv上发表。该研究将机器学习中的可塑性表述为一种依赖历史动力学的有限时域可达性问题，并利用最小能量控制理论，对先前研究进行了扩展。论文引入了一个包含影响未来更新的参数和内部变量的扩展状态，并提出完成给定位移所需的最小能量决定了适应成本。该研究还探讨了学习与保留之间的关系，提出成本可能增加而秩不降低，并区分了学习的可及方向和不可及方向。