关于计算机的一点思考

部署运行你感兴趣的模型镜像

人们会认为计算机比人更有效率而不是更聪明,实际上计算机并不是和人并列的事物,而只是在人的思维和实践连线延长线上的一点,如果你认为那些博士们能做出什么巧妙的算法从而是计算机拥有智能,那只能说明这是那些博士们的智能,计算机可以计算但是不能思维,不能归纳总结,没有分析综合的能力,我们看一下解方程的过程:
2x+7=13;
任何人都知道在等式两端都减去7,然后再等式两端都除以2,然而这种方式虽然简单但是过于抽象,我们换一种等效的方式,那就是首先确定一个数字从等式一端移动到另一端之后要改变符号,就是高等代数中的取逆操作,对于加运算,其逆就是减,就是取相反数,对于乘法,其逆就是除法,就是取倒数,加法的单位1是0,乘法的单位1是1,在这个规则的前提下开始我们的操作,我们先将7移动到等号右边,变为-7,那么结果成了2x=6,然后将2移动到右边,变为1/2,结果就是x=3,在我们有了上述操作之后,我们可以编程让计算机实现,编程的过程就是算法实现的过程,而算法在图灵机上的意义就是一些有限的操作步骤,我们让计算机去计算无非就是让计算机将我们人类的过程重复一下就可以了,而它的优势就在于在运算过程中可以使用其高效的门电路快速确定每一个步骤的结果,而具体需要哪些步骤却是需要人来告诉它的,这些步骤就是程序,就是说计算机可以承诺快速计算1368x1644的值,但是怎样计算却需要门电路的设计者,而设计者是人类,计算机可以计算,但是它们却不会自己编程。解方程的人工过程是一种算法,最重要的就是这种操作性算法背后的归纳和总结能力,只有人可以通过思维来自我编程,而计算机永远办不到,这也许就是自由意志的含义吧,一个没有自我概念的机器是没有自由意志的。
结论可能是任何封闭体系都不可能自我编程,都需要外界的介入,计算机需要人来介入,歌德尔的不完备定理可能是迄今最伟大的发现,我们人类的优势恰恰就在于,虽然我们也是不完备的,可是我们能自我编程,我们能自我安慰,或者说是创造这个使我们完备的外界因素,比如说上帝,比如说道德,因此说人类可能真的在非歌德尔意义上是完备的,我们知道我们是谁,知道自己的能力极限,然后我们会借用我们创造的第三方来突破这种极限,于是我们进化了,计算机无非是我们进化路上的一种类似锄头和水车一样的器具,不要为之想太多啦。

您可能感兴趣的与本文相关的镜像

AutoGPT

AutoGPT

AI应用

AutoGPT于2023年3月30日由游戏公司Significant Gravitas Ltd.的创始人Toran Bruce Richards发布,AutoGPT是一个AI agent(智能体),也是开源的应用程序,结合了GPT-4和GPT-3.5技术,给定自然语言的目标,它将尝试通过将其分解成子任务,并在自动循环中使用互联网和其他工具来实现这一目标

内容概要:本文介绍了一个基于多传感器融合的定位系统设计方案,采用GPS、里程计和电子罗盘作为定位传感器,利用扩展卡尔曼滤波(EKF)算法对多源传感器数据进行融合处理,最终输出目标的滤波后位置信息,并提供了完整的Matlab代码实现。该方法有效提升了定位精度与稳定性,尤其适用于存在单一传感器误差或信号丢失的复杂环境,如自动驾驶、移动采用GPS、里程计和电子罗盘作为定位传感器,EKF作为多传感器的融合算法,最终输出目标的滤波位置(Matlab代码实现)机器人导航等领域。文中详细阐述了各传感器的数据建模方式、状态转移与观测方程构建,以及EKF算法的具体实现步骤,具有较强的工程实践价值。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,熟悉传感器原理和滤波算法的高校研究生、科研人员及从事自动驾驶、机器人导航等相关领域的工程技术人员。; 使用场景及目标:①学习和掌握多传感器融合的基本理论与实现方法;②应用于移动机器人、无人车、无人机等系统的高精度定位与导航开发;③作为EKF算法在实际工程中应用的教学案例或项目参考; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐行理解算法实现过程,重点关注状态预测与观测更新模块的设计逻辑,可尝试引入真实传感器数据或仿真噪声环境以验证算法鲁棒性,并进一步拓展至UKF、PF等更高级滤波算法的研究与对比。
内容概要:文章围绕智能汽车新一代传感器的发展趋势,重点阐述了BEV(鸟瞰图视角)端到端感知融合架构如何成为智能驾驶感知系统的新范式。传统后融合与前融合方案因信息丢失或算力需求过高难以满足高阶智驾需求,而基于Transformer的BEV融合方案通过统一坐标系下的多源传感器特征融合,在保证感知精度的同时兼顾算力可行性,显著提升复杂场景下的鲁棒性与系统可靠性。此外,文章指出BEV模型落地面临大算力依赖与高数据成本的挑战,提出“数据采集-模型训练-算法迭代-数据反哺”的高效数据闭环体系,通过自动化标注与长尾数据反馈实现算法持续进化,降低对人工标注的依赖,提升数据利用效率。典型企业案例进一步验证了该路径的技术可行性与经济价值。; 适合人群:从事汽车电子、智能驾驶感知算法研发的工程师,以及关注自动驾驶技术趋势的产品经理和技术管理者;具备一定自动驾驶基础知识,希望深入了解BEV架构与数据闭环机制的专业人士。; 使用场景及目标:①理解BEV+Transformer为何成为当前感知融合的主流技术路线;②掌握数据闭环在BEV模型迭代中的关键作用及其工程实现逻辑;③为智能驾驶系统架构设计、传感器选型与算法优化提供决策参考; 阅读建议:本文侧重技术趋势分析与系统级思考,建议结合实际项目背景阅读,重点关注BEV融合逻辑与数据闭环构建方法,并可延伸研究相关企业在舱泊一体等场景的应用实践。
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值