#221 – Douglas Lenat: Cyc and the Quest to Solve Common Sense Reasoning in AI
道格拉斯·莱纳特 (Douglas Lenat) 是 Cyc 的创始人，Cyc 是一个为期 37 年的项目，旨在解决人工智能中的常识知识和推理问题。请查看我们的赞助商来支持此播客：- Squarespace：https://lexfridman.com/squarespace 并使用代码 LEX 获得 10% 的折扣- BiOptimizers：http://www.magbreakthrough.com/lex 获得 10% 的折扣- Stamps.com：https://stamps.com 并使用代码 LEX 获得免费邮资和秤- LMNT：https://drinkLMNT.com/le
#108 – Sergey Levine: Robotics and Machine Learning
Sergey Levine 是伯克利大学教授，也是深度学习、强化学习、机器人和计算机视觉领域的世界级研究员，包括开发结合感知和控制的神经网络策略端到端训练算法、可扩展的逆强化学习算法和深度 RL 算法。通过支持以下赞助商来支持此播客： - ExpressVPN：https://www.expressvpn.com/lexpod - 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 如果您想获得有
客座文章作者：Simon Andersson，高级研究员 @GoodAI 执行摘要 追踪人工智能中尚未解决的主要问题可以让我们诚实地了解尚待实现的目标，并促进创建通用人工智能的路线图。本文档目前确定了 29 个未解决的问题。对于每个主要问题，建议使用示例测试来评估研究进展。简介 本文档确定了人工智能中的未解决的问题。它旨在简明概述该领域面临的最大挑战和当前的最新技术水平，符合人工智能路线图研究所关注的“开放研究问题”主题。挑战分为人工智能完整问题、封闭领域问题以及常识推理、学习和感觉运动能力的基本问题。我意识到第一次尝试调查开放问题必然是不完整的，欢迎读者反馈。为了帮助加速对通用人工智能的搜索
