最懂AI的诺奖经济学得主去世,大模型关键技术受他研究启发

AIGC动态3个月前发布 QbitAI
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最懂AI的诺奖经济学得主去世,大模型关键技术受他研究启发

 

文章摘要


【关 键 词】 科技圈卡尼曼思维理论AI影响行为经济学

丹尼尔·卡尼曼,一位90岁的心理学家,因其对人类思维和判断的深刻见解而在科技界引起广泛关注。他的逝世让许多科技界人士表达了敬意。卡尼曼以心理学家的身份获得了诺贝尔经济学奖,他在《思考,快与慢》一书中提出的“人类思维的快慢两个系统”理论,对AI领域的大模型训练和微调技术产生了重要影响。

卡尼曼的双系统理论被认为是思维链技术的核心原理。这一理论区分了基于直觉的System1和逻辑分析的System2两种思维模式。在AI领域,这一理论启发了对大模型的逐步处理和推理方法。例如,特斯拉前AI总监Andrej Karpathy指出,要提高自然语言处理中Transformer的性能,需要让模型逐步处理信息,而非一次性解决复杂问题。

卡尼曼的研究不仅限于AI,他的见解还对经济学、金融、医学等领域产生了深远影响。普林斯顿大学校长评价卡尼曼改变了我们理解理性及其局限性的方式。卡尼曼本人也对AI技术保持高度关注,他认为AI最终会取代人类的许多工作,并且人们会习惯信任算法。

卡尼曼的另一项重要贡献是行为经济学的奠基。他与同事阿莫斯·特沃斯基合作,将认知心理学应用于经济分析,提出了前景理论,揭示了影响人类选择行为的非理性因素。这一理论挑战了传统经济学中关于人类行为的理性假设,为经济学带来了新的视角。

卡尼曼的个人经历同样丰富多彩。他在以色列特拉维夫出生,在法国巴黎度过童年。二战期间,作为犹太人的他经历了纳粹德国的占领。这些经历深刻地影响了他对人性的理解。他在耶路撒冷希伯来大学获得心理学学位,并在美国加州大学伯克利分校攻读心理学博士学位。他的学术生涯主要在希伯来大学展开,与特沃斯基的合作也是在那里开始的。

卡尼曼的研究不仅限于学术领域,他还在TED演讲中提出了“经验自我”和“记忆自我”的概念,探讨了快乐的本质和人们对快乐的认知方式。他的理论有助于我们更好地理解幸福感,并在追求快乐时做出更明智的选择。

卡尼曼的学术成果也为我们提供了对日常现象的解释,例如为什么人们愿意在迪士尼等地方排长队重复体验。他指出,记忆中的经历有时比经历本身更重要,这解释了人们对于美好记忆的追求。卡尼曼的理论和研究不仅丰富了心理学和经济学,也对我们理解人类行为和决策提供了宝贵的洞见。

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【原文作者】 量子位
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