非技术派，有个科技心，对这种大会非常感兴趣。虽然一开始我也没听懂，先截屏存档吧，随便写点儿即时笔记，后面再回看的时候，会发现居然多了一些理解。这好像上课吧，第一节听不懂，半个学期过了，总会学到些什么吧。再看这个领域的商业事件，科技创新，科创公司等等，就有了自己的识别方法和判断能力了。
从2019年开始每年都会关注。今天早上听了开幕式的大部分内容，听到关于技术的内容少，感觉人工智能已经成为一个通用的技术，而围绕人的内容变多了。比如人工智能技术发展和人类思维；智慧城市和人类生存利益；知识经验和人工智能产业应用。总之就是人的智慧体现在计算机的技术能力。
我的“人工”笔记主要是几个会议即时关键词理解和一些相关信息。
1. 演讲关键词：人类思维，符号和语义
将符号知识和非符号知识联系起来
人类思维具备可描述整个世界的语义模型。
这段内容的背景知识是：
赫伯特·西蒙（Herbert A﹒Simon）教授在计算机科学和心理学的结合方面作出了卓越的贡献。他和艾伦·纽厄尔（Allen Newell）提出的“物理符号系统”的假设开辟了一条新思路。这一系统把人类所具有的观念、概念、能力以及脑内加工的过程看作物理符号的事件，这样就可以把人的心理事件置于物理事件的同样理论体系中来加以探讨。任何物理系统的事件、过程或操作，只要能用符号的形式表示，并能明确每时每刻的状态，就能用计算机模拟出来。同样，人类思维中的各种抽象概念和符号也可以像物理对象一样加以复制、转换、处理和相互连接。从此，符号和符号处理不再是不可捉摸的抽象的东西，而是可以客观描述和研究的具体过程了。 赫伯特·西蒙教授在研究具体事件的计算机科学和研究抽象事件的心理学之间架起了一座桥梁，发展了不同学科之间的类比思想，促进了科学发现。如果不同学科之间的类比是合理的，那么，从一个已知的系统就可以加深对一个不甚清楚的系统的理解。计算机是一个人工装置，其运转特性是已知的。计算机输入符号，进行编码，与内部存储的模式进行匹配，作出决定，给出符号输出；心理学家则利用计算机知识建立人的认知模型：接收信息、编码和存入记忆，利用记忆材料作出决定，指导外部行为。物理符号系统的假设说明了在人工系统或人脑系统中智能和知识的存在。这一假设是信息加工心理学的理论基础，心理学家根据这一假设来建立关于心理活动或脑的机制的理论。这一假设正在经受理论和实验的检验。心理学的研究也扩展了计算机科学的研究范围。根据信息加工心理学的研究成果，可以设计计算机程序来模拟人的心理过程，特别是思维、问题解决等高级心理活动。认知心理学和计算机科学的结合，产生了人工智能的新学科。由于赫伯特·西蒙在这方面的开拓性研究，因而被认为是认知心理学和人工智能的创始人之一。 节选自书籍《认知：人行为背后的思维与智能》
2. 演讲关键词：组织，人员参与，信任
智慧城市实施组织和体制创新
智慧城市需要管理人员参与整个过程
智慧城市的概念需要得到公众的信任
听完这个演讲后，感觉这个故事失败可能不止这些，于是去搜索了下，显然不仅仅只是参与问题和信任问题，而是信息数据安全。
迄今为止，在这个耗资5000万美元的项目首次提出以来的9个月里，人们并不清楚，谁将拥有或有权获得谷歌“智慧城市”试验收集的所有信息。 Sidewalk实验室和多伦多滨水区之间的合同细节目前也没有公开。据《多伦多星报》报道，其中包含了太多“商业敏感条款”。 尽管如此，“智慧城市产业是科技公司的特洛伊木马，” 洛伦佐在接受《华盛顿邮报》采访时说。“他们打着环保主义和改善生活质量的幌子进来，但来这里是为了钱。” 尽管如此，我们还是很难拒绝这样的概念艺术。
以上来自于网络，节选自环球网新闻
3. 演讲关键词：行业知识经验
“理解电机的工作原理以及电机如何与水泵或阀门联动，才能开发出预测出机器或系统宕机的智能算法”。
所以说，行业知识经验是人工智能产业应用的重要条件。随着人工智能在产业的运用深入，行业知识和经验变得非常重要，决定了算法是否有效。
明天大会现场看看。
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