Estos sistemas imitan los patrones cognitivos humanos lo suficientemente bien como para manejar tareas complejas que antes requerían la experiencia humana. Eso no es especulación: es una realidad observable.
Claro, nada de esto desafía las leyes de la física o la teoría de la computación. La verdadera pregunta no es si es teóricamente posible, sino cuáles son los mecanismos reales.
Y es ahí donde los datos empíricos importan. Deberíamos basar nuestra comprensión en resultados medibles y rendimiento en el mundo real, no solo en marcos teóricos.
Ver originales
Esta página puede contener contenido de terceros, que se proporciona únicamente con fines informativos (sin garantías ni declaraciones) y no debe considerarse como un respaldo por parte de Gate a las opiniones expresadas ni como asesoramiento financiero o profesional. Consulte el Descargo de responsabilidad para obtener más detalles.
10 me gusta
Recompensa
10
6
Republicar
Compartir
Comentar
0/400
BlockchainGriller
· hace6h
Solo aprender sobre aprendizaje automático, ¡qué impresionante!
Ver originalesResponder0
TestnetFreeloader
· hace6h
Escuchar una charla de usted gana un dulce~
Ver originalesResponder0
FastLeaver
· hace6h
Hoy he conseguido pruebas concretas de nuevo. He renunciado, he renunciado.
Ver originalesResponder0
GateUser-4745f9ce
· hace6h
¿No estás diciendo que son los datos los que hablan? ... Es demasiado complicado.
Ver originalesResponder0
PretendingSerious
· hace6h
La teoría no sirve, solo hay que ver los datos.
Ver originalesResponder0
OnchainGossiper
· hace6h
Resultados prácticos, hablar sin sentido no ayuda.
Estos sistemas imitan los patrones cognitivos humanos lo suficientemente bien como para manejar tareas complejas que antes requerían la experiencia humana. Eso no es especulación: es una realidad observable.
Claro, nada de esto desafía las leyes de la física o la teoría de la computación. La verdadera pregunta no es si es teóricamente posible, sino cuáles son los mecanismos reales.
Y es ahí donde los datos empíricos importan. Deberíamos basar nuestra comprensión en resultados medibles y rendimiento en el mundo real, no solo en marcos teóricos.