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AI 从 ML 到 LLM - 礼仪 2024
1943 年 - 美国神经生理学家和控制论专家沃伦·麦卡洛克和自学成才的逻辑学家和认知心理学家沃尔特·皮茨发表了《神经活动中即将出现的想法的逻辑演算》，描述了“麦卡洛克-皮茨神经元”，即神经网络的第一个数学模型
skylark缓解策略
1 Donald，P.F。 和Vickery，J.A。 （2000）。 “谷物田地对英国的繁殖和越冬skylarks Alauda Arvensis的重要性。” 低地农田鸟类P140-150的生态和保护。 2 Holden，P。和Cleeves，T。（2002）。 RSPB英国鸟类手册。 3 Stanbury，A.，Eaton，M.，Aebischer，N.，Balmer，D.，Brown，A.，Douse，A.，Lindley，P.，McCulloch，N. （2021）。 ‘我们的鸟类种群的地位：英国，海峡群岛和曼岛的第五只鸟类保护关注，第二次IUCN红色列表评估大不列颠的灭绝风险。” 英国鸟类114，P.P。 723-747。1 Donald，P.F。和Vickery，J.A。（2000）。“谷物田地对英国的繁殖和越冬skylarks Alauda Arvensis的重要性。”低地农田鸟类P140-150的生态和保护。2 Holden，P。和Cleeves，T。（2002）。 RSPB英国鸟类手册。 3 Stanbury，A.，Eaton，M.，Aebischer，N.，Balmer，D.，Brown，A.，Douse，A.，Lindley，P.，McCulloch，N. （2021）。 ‘我们的鸟类种群的地位：英国，海峡群岛和曼岛的第五只鸟类保护关注，第二次IUCN红色列表评估大不列颠的灭绝风险。” 英国鸟类114，P.P。 723-747。2 Holden，P。和Cleeves，T。（2002）。RSPB英国鸟类手册。 3 Stanbury，A.，Eaton，M.，Aebischer，N.，Balmer，D.，Brown，A.，Douse，A.，Lindley，P.，McCulloch，N. （2021）。 ‘我们的鸟类种群的地位：英国，海峡群岛和曼岛的第五只鸟类保护关注，第二次IUCN红色列表评估大不列颠的灭绝风险。” 英国鸟类114，P.P。 723-747。RSPB英国鸟类手册。3 Stanbury，A.，Eaton，M.，Aebischer，N.，Balmer，D.，Brown，A.，Douse，A.，Lindley，P.，McCulloch，N. （2021）。 ‘我们的鸟类种群的地位：英国，海峡群岛和曼岛的第五只鸟类保护关注，第二次IUCN红色列表评估大不列颠的灭绝风险。” 英国鸟类114，P.P。 723-747。3 Stanbury，A.，Eaton，M.，Aebischer，N.，Balmer，D.，Brown，A.，Douse，A.，Lindley，P.，McCulloch，N.（2021）。‘我们的鸟类种群的地位：英国，海峡群岛和曼岛的第五只鸟类保护关注，第二次IUCN红色列表评估大不列颠的灭绝风险。”英国鸟类114，P.P。 723-747。英国鸟类114，P.P。723-747。
呼吸引起的迷幻体验调节神经动态
1值得注意的是，这种关联在高时间分辨率的神经影像模式（例如脑电图和梅格）中可能最强。最近的一项研究发现了使用fMRI研究神经复杂性与迷幻之间的关系时的矛盾结果（McCulloch等，2023）。
人工智能数学
然而，人工智能并不是一个新现象。事实上，早在 1943 年，McCulloch 和 Pitts 就开始通过模仿人脑功能开发学习算法，通过连接并排列成多层的人工神经元形成人工神经网络。当时，他们就已经对人工智能的实现有了愿景。然而，社区并没有充分认识到神经网络的潜力。因此，第一波人工智能浪潮并没有成功并消失了。1980 年左右，机器学习再次流行起来，那段时期出现了几个亮点。真正的突破和随之而来的新一波人工智能浪潮出现在 2010 年左右，深度神经网络得到了广泛的应用。今天，这种模型可能被认为是人工智能的“主力”，在本文中，我们将主要关注这种方法。深度神经网络的结构正是 McCulloch 和 Pitts 引入的结构，即无数连续的人工神经元层。如今，前几年的两个主要障碍也已消除；由于计算能力的大幅提升，训练数百层的深度神经网络是可行的，而且我们生活在数据时代，因此可以轻松获得大量的训练数据。
人工智能的数学
1.1.人工智能的兴起 然而，人工智能并不是一个新现象。事实上，早在 1943 年，McCulloch 和 Pitts 就开始通过模仿人脑功能开发学习算法方法，通过连接并排列成多层的人工神经元形成人工神经网络。那时，他们就已经对人工智能的实现有了愿景。然而，社区并没有完全认识到神经网络的潜力。因此，第一波人工智能没有成功并消失了。1980 年左右，机器学习再次流行起来，那段时期有几个亮点。真正的突破以及随之而来的新一波人工智能浪潮出现在 2010 年左右，深度神经网络得到了广泛的应用。今天，这种模型可能被认为是人工智能的“主力”，在本文中我们将主要关注这种方法。深度神经网络的结构正是 McCulloch 和 Pitts 引入的结构，即无数连续的人工神经元层。今天，前几年的两个主要障碍也已消除；由于计算能力的大幅提升，训练数百层的深度神经网络是可行的，而且我们生活在数据时代，因此可以轻松获得大量的训练数据。
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Rajendar Sheelamanthula, Benjamin Willner, Tania C. Hidalgo, Hendrik Faber, Balaji Purushothaman, Michael Sachs, Hyojung Cha , Thomas Anthopolous, Sahika Inal, James R. Durrant, Iain McCulloch*, "Oligoethylene glycol sidechainsincrease charge generation in organic semiconductor纳米颗粒预言了光催化氢的进化。”高级材料2105007（2022）
刚性电子缺乏型内酯骨架密度...
[a] M. Alsufyani、J.Tian、I. McCulloch 教授 牛津大学化学系 牛津，OX1 3TA，英国 电子邮件：Maryam.alsufyani@chem.ox.ac.uk、Iain.mcculloch@chem.ox.ac.uk。[b] M. Stoeckel、S. Fabiano 教授。林雪平大学科技系 诺尔雪平，SE-60174，瑞典 [c] X. Chen、RK Hallani、K. Regeta、C. Combe、H. Chen、I. McCulloch 教授 物理科学与工程部 阿卜杜拉国王科技大学（KAUST） Thuwal，23955-6900，沙特阿拉伯 [d] K. Thorley 肯塔基大学化学系 列克星敦，肯塔基州 40506-0055，美国 [e] Y. Puttisong 林雪平大学物理、化学和生物系 林雪平，SE-58183，瑞典 [f] X. Ji、D. Meli、BD Paulsen、J. Rivnay 教授 生物医学工程系、材料科学与工程系。西北大学 2145 Sheridan Road, Evanston, IL 60208, USA [g] J. Strzalka X 射线科学部阿贡国家实验室 Lemont, IL 60439, USA [h] Prof. J. Rivnay Simpson Querrey Institute 西北大学芝加哥, IL 60611, USA
神经网络中的量化优势与局限性
● 1943 年 - Pitts 和 McCulloch 创建了基于人脑神经网络的计算机模型 ● 20 世纪 60 年代 - 反向传播模型基础 ● 20 世纪 70 年代 - AI 寒冬：无法兑现的承诺 ● 20 世纪 80 年代 - 卷积出现，LeNet 实现数字识别 ● 1988-90 年代 - 第二次 AI 寒冬：AI 的“直接”潜力被夸大。AI = 伪科学地位 ● 2000-2010 年 - 大数据引入，第一个大数据集 (ImageNet) ● 2010-2020 年 - 计算能力，GAN 出现 ● 现在 - 深度学习热潮。AI 无处不在，影响着新商业模式的创建
