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摘要

一期播客节目，嘉宾为Google DeepMind的Zoubin Ghahramani，探讨了不确定性在人工智能发展中的作用、贝叶斯思维以及对未来研究的启示。

观看 → https://t.co/g0gZtBtniV Spotify → https://t.co/QNsTFlwcJb Apple Podcasts → https://t.co/q5DmJ6A6oG 或在任意播客平台收听！ 🎧
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频道： @GoogleDeepMind
来源：https://www.youtube.com/watch?v=tBjgCj_dGZM/&utm_source=x&utm_medium=social&utm_campaign=&utm_content=

描述

在当前大语言模型浪潮兴起之前，一位学术研究人员就已致力于赋予机器感知自身局限性的能力。Zoubin Ghahramani 过去30年一直在开创一种基于不确定性数学的智能类型。如今，作为剑桥大学教授及Google DeepMind研究副总裁，Zoubin发现自己身处一场有趣辩论的核心：提高机器的不确定性认知，是否将成为推动人工智能持续进步的关键拼图之一？

时间戳： 00:00 引言
01:06 不确定性的作用
07:45 正确性与置信度
09:40 历史视角 16:10 人工智能中的贝叶斯思维
26:30 现实世界中的不确定性
36:42 未来研究与通用人工智能

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