Artwork

Treść dostarczona przez Singularity University. Cała zawartość podcastów, w tym odcinki, grafika i opisy podcastów, jest przesyłana i udostępniana bezpośrednio przez Singularity University lub jego partnera na platformie podcastów. Jeśli uważasz, że ktoś wykorzystuje Twoje dzieło chronione prawem autorskim bez Twojej zgody, możesz postępować zgodnie z procedurą opisaną tutaj https://pl.player.fm/legal.
Player FM - aplikacja do podcastów
Przejdź do trybu offline z Player FM !

FBL99: Karl Friston - How Free Energy Shapes the Future of AI

35:37
 
Udostępnij
 

Manage episode 362155797 series 3410203
Treść dostarczona przez Singularity University. Cała zawartość podcastów, w tym odcinki, grafika i opisy podcastów, jest przesyłana i udostępniana bezpośrednio przez Singularity University lub jego partnera na platformie podcastów. Jeśli uważasz, że ktoś wykorzystuje Twoje dzieło chronione prawem autorskim bez Twojej zgody, możesz postępować zgodnie z procedurą opisaną tutaj https://pl.player.fm/legal.

This week my guest is professor of neuroscience at University College London, Karl Friston. Viewed by many as one of the world’s most influential neuroscientists, Friston rose to prominence when he pioneered one of the key techniques that allows neuroscientists to analyze brain activity. And as if that wasn’t enough, he has since developed the Free Energy Principle, which some see as monumental to the field as Darwin’s theory of evolution was for biology and genetics.

It’s this work on the Free Energy principle that will be the bulk of our conversation in this episode, and I warn you that this is probably one of the most intellectually challenging conversations we’ve had on the show. To help you navigate this, I want to offer just a quick overview that may aid in understanding the ideas. In essence, Friston’s work roughly states that entities that exist must track information from the world around them, create an internal model of that information, and then use that model to navigate the world in a way that reduces the difference (the error) between what was actually experienced and what one’s model predicted.

While this concept may seem simple on the surface, the actual science behind it is detailed, complex, and holds immense influence for how we develop artificial intelligence.

Learn more about Friston and his work at fil.ion.ucl.ac.uk/~karl/

**

Learn more about Singularity: ⁠⁠⁠⁠⁠su.org⁠⁠⁠⁠⁠

Host:⁠⁠⁠⁠⁠ Steven Parton⁠⁠⁠⁠⁠ - ⁠⁠⁠⁠⁠LinkedIn⁠⁠⁠⁠⁠ /⁠⁠⁠⁠⁠ Twitter⁠⁠⁠⁠⁠

Music by: Amine el Filali

  continue reading

120 odcinków

Artwork
iconUdostępnij
 
Manage episode 362155797 series 3410203
Treść dostarczona przez Singularity University. Cała zawartość podcastów, w tym odcinki, grafika i opisy podcastów, jest przesyłana i udostępniana bezpośrednio przez Singularity University lub jego partnera na platformie podcastów. Jeśli uważasz, że ktoś wykorzystuje Twoje dzieło chronione prawem autorskim bez Twojej zgody, możesz postępować zgodnie z procedurą opisaną tutaj https://pl.player.fm/legal.

This week my guest is professor of neuroscience at University College London, Karl Friston. Viewed by many as one of the world’s most influential neuroscientists, Friston rose to prominence when he pioneered one of the key techniques that allows neuroscientists to analyze brain activity. And as if that wasn’t enough, he has since developed the Free Energy Principle, which some see as monumental to the field as Darwin’s theory of evolution was for biology and genetics.

It’s this work on the Free Energy principle that will be the bulk of our conversation in this episode, and I warn you that this is probably one of the most intellectually challenging conversations we’ve had on the show. To help you navigate this, I want to offer just a quick overview that may aid in understanding the ideas. In essence, Friston’s work roughly states that entities that exist must track information from the world around them, create an internal model of that information, and then use that model to navigate the world in a way that reduces the difference (the error) between what was actually experienced and what one’s model predicted.

While this concept may seem simple on the surface, the actual science behind it is detailed, complex, and holds immense influence for how we develop artificial intelligence.

Learn more about Friston and his work at fil.ion.ucl.ac.uk/~karl/

**

Learn more about Singularity: ⁠⁠⁠⁠⁠su.org⁠⁠⁠⁠⁠

Host:⁠⁠⁠⁠⁠ Steven Parton⁠⁠⁠⁠⁠ - ⁠⁠⁠⁠⁠LinkedIn⁠⁠⁠⁠⁠ /⁠⁠⁠⁠⁠ Twitter⁠⁠⁠⁠⁠

Music by: Amine el Filali

  continue reading

120 odcinków

Wszystkie odcinki

×
 
Loading …

Zapraszamy w Player FM

Odtwarzacz FM skanuje sieć w poszukiwaniu wysokiej jakości podcastów, abyś mógł się nią cieszyć już teraz. To najlepsza aplikacja do podcastów, działająca na Androidzie, iPhonie i Internecie. Zarejestruj się, aby zsynchronizować subskrypcje na różnych urządzeniach.

 

Skrócona instrukcja obsługi