#82 – Simon Sinek: Leadership, Hard Work, Optimism and the Infinite Game
西蒙·斯涅克是多部书籍的作者，其中包括《从为什么开始》、《领导者最后吃》和他的最新著作《无限游戏》。他是最善于沟通的人之一，他知道如何成为一名优秀的领导者、如何激励他人，以及如何建立能够解决巨大困难挑战的企业。通过注册以下赞助商来支持此播客：- MasterClass：https://masterclass.com/lex- Cash App - 使用代码“LexPodcast”并下载：- Cash App（App Store）：https://apple.co/2sPrUHe- Cash App（Google Play）：https://bit.ly/2MlvP5w 剧集链接：西蒙推特：ht
#81 – Anca Dragan: Human-Robot Interaction and Reward Engineering
Anca Dragan 是伯克利大学的教授，致力于人机交互研究——一种超越机器人独立功能，并生成考虑与人类交互和协调的机器人行为的算法。通过支持赞助商和使用特殊代码来支持此播客：- 在 App Store 或 Google Play 上下载 Cash App 并使用代码“LexPodcast” 剧集链接：Anca 的 Twitter：https://twitter.com/ancadianadraganAnca 的网站：https://people.eecs.berkeley.edu/~anca/此对话是人工智能播客的一部分。如果您想获取有关此播客的更多信息，请访问 https://lexfr
#80 – Vitalik Buterin: Ethereum, Cryptocurrency, and the Future of Money
Vitalik Buterin 是以太坊和以太币的共同创造者，以太币是一种加密货币，目前是仅次于比特币的第二大数字货币。以太坊有很多有趣的技术理念正在定义区块链技术的未来，而 Vitalik 是当今这个领域最聪明的创新者之一。通过使用特殊代码支持赞助商来支持这个播客：- 在 https://www.expressvpn.com/lexpod 获取 ExpressVPN- 在 https://masterclass.com/lex 注册 MasterClass 剧集链接：Vitalik 博客：https://vitalik.ca以太坊白皮书：http://bit.ly/3cVDTpjCasper
#79 – Lee Smolin: Quantum Gravity and Einstein’s Unfinished Revolution
李·斯莫林是一位理论物理学家，圈量子引力的共同发明人，为宇宙学、量子场论、量子力学基础、理论生物学和科学哲学贡献了许多有趣的想法。他著有数本书，其中包括一本批判物理学和弦理论现状的《物理学的麻烦》，以及他的最新著作《爱因斯坦未完成的革命：探索量子之外的东西》。剧集链接：提及的书籍：- 李·斯莫林的《爱因斯坦未完成的革命》：https://amzn.to/2TsF5c3- 李·斯莫林的《物理学的麻烦》：https://amzn.to/2v1FMzy- 保罗·费耶阿本德的《反对方法》：https://amzn.to/2VOPXCD此对话是人工智能播客的一部分。如果您想获取有关此播客的更多信息，请访
#78 – Ann Druyan: Cosmos, Carl Sagan, Voyager, and the Beauty of Science
安·德鲁彦是作家、制片人、导演，也是我们这个时代最重要、最具影响力的科学传播者之一。她是 1980 年科学纪录片系列《宇宙》的联合编剧，该系列由卡尔·萨根主持，她于 1981 年与萨根结婚，在 NASA 的帮助下，她与萨根的爱被记录为脑电波，连同我们文明所能提供的其他东西一起被记录在一张金唱片上，并被旅行者 1 号和旅行者 2 号宇宙飞船发射到太空，42 年后，这两艘飞船仍在运行，比任何人造物体都更深入深空。这是她作为 NASA 旅行者星际信息项目的创意总监做出的一个深刻而美丽的决定。 2014 年，她继续创作了《宇宙》的第二季，名为《宇宙：时空奥德赛》，2020 年，她创作了新的第三季，名为
#77 – Alex Garland: Ex Machina, Devs, Annihilation, and the Poetry of Science
亚历克斯·加兰 (Alex Garland) 是多部富有想象力和哲学性的电影的编剧和导演，从电影《湮灭》中对人类自我毁灭的梦幻探索，到电影《机械姬》中提出的意识和智力的深层问题，在我看来，后者是有史以来最伟大的人工智能电影之一。我发布这个播客是为了配合他的新系列《Devs》的发布，该系列将于 3 月 5 日星期四在 Hulu 上首映。剧集链接：Devs：https://hulu.tv/2x35HaHAnnihilation：https://hulu.tv/3ai9EqkEx Machina：https://www.netflix.com/title/80023689Alex IMDb：http
#76 – John Hopfield: Physics View of the Mind and Neurobiology
约翰·霍普菲尔德是普林斯顿大学的教授，他的一生致力于生物学、化学、神经科学和物理学。最重要的是，他以物理学家敏锐的眼光看待生物学的混乱世界。他最著名的工作可能是他在关联神经网络方面的工作，现在被称为霍普菲尔德网络，这是催化现代深度学习领域发展的早期思想之一。剧集链接：现在怎么办？文章：http://bit.ly/3843LeUJohn 维基百科：https://en.wikipedia.org/wiki/John_Hopfield 提到的书籍：- 爱因斯坦的梦想：https://amzn.to/2PBa96X- 思维是平的：https://amzn.to/2I3YB84 这次对话是人工智能播客
#75 – Marcus Hutter: Universal Artificial Intelligence, AIXI, and AGI
Marcus Hutter 是 DeepMind 的高级研究科学家，也是澳大利亚国立大学的教授。在他的研究生涯中，包括与 Jürgen Schmidhuber 和 Shane Legg 合作，他在通用人工智能领域提出了许多有趣的想法，包括开发 AIXI 模型，这是一种 AGI 的数学方法，融合了 Kolmogorov 复杂性、Solomonoff 归纳法和强化学习的思想。剧集链接：Hutter 奖：http://prize.hutter1.netMarcus 网站：http://www.hutter1.net 提及的书籍：- 通用人工智能：https://amzn.to/2waIAuw- 人工
#74 – Michael I. Jordan: Machine Learning, Recommender Systems, and the Future of AI
Michael I. Jordan 是伯克利大学的教授，也是机器学习、统计学和人工智能历史上最具影响力的人物之一。他的文章被引用超过 17 万次，并指导了许多定义当今人工智能领域的世界级研究人员，包括 Andrew Ng、Zoubin Ghahramani、Ben Taskar 和 Yoshua Bengio。剧集链接：（博客文章）人工智能——革命尚未发生此对话是人工智能播客的一部分。如果您想获取有关此播客的更多信息，请访问 https://lexfridman.com/ai 或在 Twitter、LinkedIn、Facebook、Medium 或 YouTube 上与 @lexfridma
#73 – Andrew Ng: Deep Learning, Education, and Real-World AI
吴恩达是人工智能和技术领域最具影响力的教育家、研究人员、创新者和领导者之一。他共同创立了 Coursera 和 Google Brain，推出了 deeplearning.ai、Landing.ai 和 AI 基金，并曾担任百度首席科学家。作为斯坦福大学教授，以及 Coursera 和 deeplearning.ai 的创始人，他帮助教育和激励了包括我在内的数百万学生。剧集链接：Andrew Twitter：https://twitter.com/AndrewYNgAndrew Facebook：https://www.facebook.com/andrew.ng.96Andrew Linke
#72 – Scott Aaronson: Quantum Computing
Scott Aaronson 是德克萨斯大学奥斯汀分校的教授，也是该校量子信息中心主任，之前曾是麻省理工学院的教授。他的研究兴趣集中在量子计算机的能力和局限性以及更普遍的计算复杂性理论。本次对话是人工智能播客的一部分。如果您想了解有关此播客的更多信息，请访问 https://lexfridman.com/ai 或在 Twitter、LinkedIn、Facebook、Medium 或 YouTube 上与 @lexfridman 联系，您可以在其中观看这些对话的视频版本。如果您喜欢播客，请在 Apple Podcasts 上给它 5 星评价，在 Spotify 上关注它，或在 Patreon
Vladimir Vapnik: Predicates, Invariants, and the Essence of Intelligence
Vladimir Vapnik 是支持向量机、支持向量聚类、VC 理论和统计学习中许多基础思想的共同发明者。他出生于苏联，曾在莫斯科控制科学研究所工作，后来在美国工作，在 AT&T、NEC 实验室、Facebook AI 研究中心工作，现在是哥伦比亚大学的教授。他的作品已被引用超过 200,000 次。此对话是人工智能播客的一部分。如果您想获取有关此播客的更多信息，请访问 https://lexfridman.com/ai 或在 Twitter、LinkedIn、Facebook、Medium 或 YouTube 上与 @lexfridman 联系，您可以在其中观看这些对话的视频版本。如果您喜
Jim Keller: Moore’s Law, Microprocessors, Abstractions, and First Principles
Jim Keller 是一位传奇的微处理器工程师，曾在 AMD、Apple、Tesla 和 Intel 工作过。他因在 AMD K7、K8、K12 和 Zen 微架构、Apple A4、A5 处理器方面的工作以及 x86-64 指令集和 HyperTransport 互连规范的合著者而闻名。此对话是人工智能播客的一部分。如果您想了解有关此播客的更多信息，请访问 https://lexfridman.com/ai 或在 Twitter、LinkedIn、Facebook、Medium 或 YouTube 上与 @lexfridman 联系，您可以在其中观看这些对话的视频版本。如果您喜欢播客，请在
David Chalmers: The Hard Problem of Consciousness
David Chalmers 是一位哲学家和认知科学家，专门研究心灵哲学、语言哲学和意识。他最著名的成就或许是提出了意识的难题，可以表述为“为什么伴随感知信息意识的感觉会存在？”本次对话是人工智能播客的一部分。如果您想了解有关此播客的更多信息，请访问 https://lexfridman.com/ai 或在 Twitter、LinkedIn、Facebook、Medium 或 YouTube 上与 @lexfridman 联系，您可以在那里观看这些对话的视频版本。如果您喜欢播客，请在 Apple Podcasts 上给它打 5 星，在 Spotify 上关注它，或在 Patreon 上支持它。
Cristos Goodrow: YouTube Algorithm
Cristos Goodrow 是 Google 的工程副总裁，也是 YouTube 的搜索和发现主管（又名 YouTube 算法）。此对话是人工智能播客的一部分。如果您想了解有关此播客的更多信息，请访问 https://lexfridman.com/ai 或在 Twitter、LinkedIn、Facebook、Medium 或 YouTube 上与 @lexfridman 联系，您可以在那里观看这些对话的视频版本。如果您喜欢播客，请在 Apple Podcasts 上给它 5 星评价，在 Spotify 上关注它，或在 Patreon 上支持它。本集由 Cash App 提供。下载它（Ap
Paul Krugman: Economics of Innovation, Automation, Safety Nets & Universal Basic Income
保罗·克鲁格曼是诺贝尔经济学奖得主、纽约市立大学教授和《纽约时报》专栏作家。他的学术工作主要围绕国际经济学、经济地理、流动性陷阱和货币危机。本次对话是人工智能播客的一部分。如果您想了解有关此播客的更多信息，请访问 https://lexfridman.com/ai 或在 Twitter、LinkedIn、Facebook、Medium 或 YouTube 上与 @lexfridman 联系，您可以在那里观看这些对话的视频版本。如果您喜欢播客，请在 Apple Podcasts 上给它打 5 星，在 Spotify 上关注它，或在 Patreon 上支持它。本集由 Cash App 提供。下载它
Ayanna Howard: Human-Robot Interaction and Ethics of Safety-Critical Systems
Ayanna Howard 是佐治亚理工学院的机器人专家和教授，也是人机自动化系统实验室主任，其研究兴趣包括人机交互、家庭辅助机器人、治疗游戏应用以及极端环境的远程机器人探索。本次对话是人工智能播客的一部分。如果您想了解有关此播客的更多信息，请访问 https://lexfridman.com/ai 或在 Twitter、LinkedIn、Facebook、Medium 或 YouTube 上与 @lexfridman 联系，您可以在那里观看这些对话的视频版本。如果您喜欢播客，请在 Apple Podcasts 上给它打 5 星，在 Spotify 上关注它，或在 Patreon 上支持它。本
Daniel Kahneman: Thinking Fast and Slow, Deep Learning, and AI
丹尼尔·卡尼曼因将经济学与人类行为、判断和决策心理学相结合而获得诺贝尔经济学奖。他是畅销书《思考，快与慢》的作者，该书以通俗易懂的方式总结了他数十年来的研究，这些研究经常与阿莫斯·特沃斯基合作，研究内容涉及认知偏见、前景理论和幸福感。该书的核心论点是两种思维模式之间的二分法：“系统 1”是快速、本能和情绪化的；“系统 2”则更慢、更慎重、更合乎逻辑。该书描述了与每种思维类型相关的认知偏见。本次对话是人工智能播客的一部分。如果您想了解有关此播客的更多信息，请访问 https://lexfridman.com/ai 或在 Twitter、LinkedIn、Facebook、Medium 或 You
