《人工智能的未来》读后感

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人工智能的未来:超越人类智慧

人工智能的未来:超越人类智慧

人工智能的未来:超越人类智慧在人类历史的长河中,智慧一直是我们最宝贵的财富。

然而,随着人工智能(AI)的迅猛发展,我们正站在一个新时代的门槛上,这个时代可能会见证机器超越人类智慧的奇迹。

人工智能的未来充满了无限可能。

今天,AI已经在多个领域展现出了超越人类的能力。

在棋类游戏中,如国际象棋和围棋,AI已经能够击败世界上最优秀的人类选手。

在医疗领域,AI通过分析大量数据,能够预测疾病的发展,甚至在某些情况下比医生更早地发现疾病。

在金融领域,AI的算法能够预测市场趋势,为投资者提供决策支持。

然而,AI的潜力远不止于此。

随着技术的进步,我们有理由相信,AI将能够处理更加复杂的任务,甚至在创造力和情感智能方面超越人类。

例如,AI可能会创作出前所未有的音乐和艺术作品,或者在复杂的人际交往中展现出高度的同理心和情感理解。

超越人类智慧的AI将带来巨大的社会变革。

一方面,它将极大地提高生产效率,解决许多目前人类难以解决的问题。

另一方面,它也可能导致就业市场的重塑,甚至引发伦理和哲学上的深刻讨论。

我们必须思考,当机器能够像人类一样思考和创造时,我们如何定义“智慧”和“意识”?为了确保AI的健康发展,我们需要建立相应的伦理框架和法律体系。

这包括确保AI的决策过程透明、公正,以及保护个人隐私和数据安全。

同时,我们也需要教育和培训新一代的人才,使他们能够理解、开发和监管这些强大的技术。

最终,人工智能的未来将是一个人类与机器共同进步的未来。

通过合作和创新,我们可以利用AI的力量来解决全球性的问题,如气候变化、疾病和贫困。

在这个过程中,我们不仅将超越人类智慧的极限,还将重新定义智慧本身。

随着AI技术的不断进步,我们正迈向一个充满挑战和机遇的新时代。

让我们拥抱这个未来,共同创造一个更加智能、更加和谐的世界。

精选《人工智能的未来》读书笔记及读后感2000字

精选《人工智能的未来》读书笔记及读后感2000字

人工智能的未来读书笔记及读后感2000字人工智能的未来读书笔记及读后感2000字:人工智能〔AI〕是这个时代最热门的话题了。

一方面在科技创新领域几乎所有公司都瞄准了人工智能,斗志满满地期望在未来大有作为。

另外一方面在公共讨论领域也在剧烈讨论人工智能对未来的影响,尤其是个人职业生涯的冲击,个人被机器取代的焦虑像病毒一样在人群中扩散。

但无论是公司还是个人对人工智能的前景及影响都很难清晰准确的预测,这并不是人公司和个人不够视野宽阔或者智慧不够的原因,之所以具体的难以预测,是因为技术本身的开展规律:人类都是采用最新的技术去创造下一个新技术。

但库兹维尔认为技术的整体开展却是可以预测的,他提出了加速回报定律:“一旦一种技术成为信息技术,它就得服从加速回报定律。

加速回报定律,是信息科技中的根本理论,它遵循可预见的指数级增长规律。

加速回报定律与热力学定律相似:每个技术方案与研发者是不可预测的,但是,用性价比及生产力这些根本考核进行量化,整体轨迹总是按照一条明晰的可预测的路径开展。

“他在本书中作出大胆的预测:“当机器说出它们的感受和感知经验,而我们相信它们所说的是真的时,它们就真正成了有意识的人。

这种非生物体将首次出现在2029年,并于21世纪30年代成为常态。

〞如果按照他的预测,在我们有生之年都会遇到这种非生物体但却不得不把“他们〞也当作一种“人类〞来对待,这正是许多科幻片描写的机器人与人类未来的关系,不同于科幻片所表现的悲观情绪,库兹维尔认为:“将人类层面的认知模式和计算机固有的速度和精确度结合起来,得到的将是无穷的威力。

但这并不是火星上的智能机器进行的一场外星人入侵——我们创造这些工具,是为了让自己更有智慧。

人类的独一无二之处在于:我们制造工具,而工具让我们走得更远。

〞但人工智能真的会像人类一样有意识和情绪吗?很多人会对此表示疑心。

库兹维尔认为人工智能是对人类的大脑的逆向工程,只要拥有真实大脑的详细数据,我们就能模拟出生物学意义上的大脑。

人工智能的未来:超越人类智慧

人工智能的未来:超越人类智慧

人工智能的未来:超越人类智慧在探索人工智能的未来时,我们不可避免地会想象一个超越人类智慧的智能体。

这种智能体不仅能够执行复杂的任务,还能在创造力、情感理解和道德判断上达到甚至超越人类水平。

然而,这样的未来并非没有挑战,它涉及到伦理、社会结构和人类角色的根本性变化。

首先,人工智能的发展将极大地提高生产效率和生活质量。

在医疗领域,AI能够分析大量数据,提供个性化的治疗方案,甚至在疾病发生前进行预测和预防。

在教育领域,自适应学习系统能够根据学生的学习进度和风格调整教学内容,实现真正的个性化教育。

在交通领域,自动驾驶技术将减少事故,缓解交通拥堵,提高出行效率。

然而,人工智能的超越性也带来了就业结构的变化。

许多传统工作将被自动化取代,这要求劳动力市场进行重大调整,以适应新的就业需求。

此外,随着AI 在决策中的作用日益增强,如何确保其决策的公正性和透明性成为一个重要议题。

我们需要建立相应的法律和伦理框架,确保AI的发展不会损害人类的利益。

在情感和道德层面,人工智能是否能够理解并产生真正的情感,以及它们是否能够具备道德判断能力,是另一个值得探讨的问题。

如果AI能够理解人类的情感并作出道德判断,那么它们将不仅仅是工具,而是成为社会的一部分,参与决策过程。

这将要求我们重新定义人类与机器的关系,以及机器在社会中的角色。

总之,人工智能的未来是一个充满潜力和挑战的领域。

它不仅将改变我们的工作方式,还将影响我们的生活方式和思考方式。

为了确保这一未来的积极发展,我们需要在技术进步上保持谨慎,同时在伦理和社会政策上进行深思熟虑的规划。

只有这样,我们才能确保人工智能的发展能够造福人类,而不是成为我们的威胁。

生成式ai,人工智能的未来读后感

生成式ai,人工智能的未来读后感

英文回答:Generating AI, as a high—profile orientation in the field of artificial intelligence, has a wide range of technical applications in natural language processing, image generation and audio synthesis。

As the generation of AI algorithms and models continues to improve, we can anticipate more intelligent, personalized artificial intelligence applications。

A smart assistant based on a generated AI can understand and respond more accurately to human language needs and help people to handle information andmunication more efficiently。

For creators, generating AI offers more possibilities for creation, such as the automatic production of paintings,music, etc。

Generating AI represents the future direction of artificial intelligence and has great potential and opportunities。

It deserves our close attention and development。

人工智能的未来:超越人类智慧

人工智能的未来:超越人类智慧

人工智能的未来:超越人类智慧
在探索人工智能的未来时,我们不禁要问:人工智能是否能够超越人类智慧?这一问题触及了科技、哲学乃至伦理的深层次议题。

随着技术的飞速发展,人工智能已经在多个领域展现出了惊人的能力,从复杂的数学计算到精准的图像识别,从自然语言处理到自主学习,其潜力似乎无穷无尽。

人工智能的未来,可能会走向一个我们难以预料的方向。

它可能会通过深度学习、神经网络等技术,不断优化自身的算法,提高解决问题的效率和准确性。

在这个过程中,人工智能可能会逐渐掌握更多的知识和技能,甚至在某些领域超越人类的认知能力。

例如,在数据分析、模式识别等方面,人工智能已经展现出了超越人类的能力。

然而,超越人类智慧并不意味着人工智能将取代人类。

人类的智慧不仅仅是逻辑和计算,它还包括情感、创造力、道德判断等复杂的心理活动。

人工智能虽然在处理信息和执行任务方面可能更加高效,但它缺乏人类的情感体验和道德自觉。

因此,人工智能的未来发展,应该是与人类智慧互补,而不是简单的替代。

此外,人工智能的发展也带来了伦理和安全的问题。

随着人工智能的能力越来越强,如何确保其不被滥用,如何保护个人隐私,如何防止人工智能带来的潜在风险,都是我们必须面对的挑战。

因此,制定相应的法律法规,建立有效的监管机制,是确保人工智能健康发展的重要保障。

总之,人工智能的未来充满了无限可能,它有可能在某些领域超越人类智慧,但这种超越应该是为了更好地服务于人类,而不是取代人类。

我们应该积极拥抱人工智能带来的变革,同时也要警惕其可能带来的风险,确保人工智能的发展能够造福全人类。

《人工智能的未来》读后感(范文5篇)

《人工智能的未来》读后感(范文5篇)

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第一篇:《人工智能》读后感身无彩凤双飞翼,心有灵犀一点通。

李商隐凄美的诗词,星光闪烁,和风习习,幽香沉醉,初见即永恒。

然而诗人永远无法想到,在千年之后,这句诗会被用来形容古人无法想象的一个时代------人工智能时代。

今天的人工智能,解决的就是意义的自由流动问题。

前三次工业革命,恰如“身无彩凤双飞翼”,因为没有翅膀,无法进行物理移动,也就无法进行现实空间的信息传输。

但还有一个问题更加重要,即“心有灵犀一点通”,是意义的自由流动问题。

机器是否能善解人意,是否会越来越像人?毋庸置疑,这将是人类为之不懈努力的方向。

有人说,人工智能终将统治人类。

书中的结语很有意思,“如果机器圈养了人类”。

不得不说,话语真的很重要。

我们对事物的描述会影响我们的思考,我们总是会用过去的经历解读新的经历。

王朝更迭,血腥杀戮深入脑海,于是人类觉得,人工智能终将敲响自己的丧钟,亦如皇亲国戚的篡权,蓄谋远久,一触即发。

用现代的话语描述,就是“白眼狼”!若是深入想下去,甚是恐怖,陷入死循环,便成为哲学家了吧。

但人都是被自己吓死的。

于是我们理应防着人工智能一些,一面利用,一面摧毁?经历过二战的科学家们认为,机器在某些方面已经超越了人脑。

电影《模仿游戏》中,为了破解德军的密码,科学家阿兰・图灵力排众议,坚持用机器来实现人脑根本无法实现的目标。

可这样的乐观主义情绪,足足被现实的残酷压抑了近乎半个世纪。

人类到底在防什么呢?怎么防呢?因为害怕自认为无法控制充满未知的未来,就去阻止未来的到来吗?太过悲观了吧。

事实上,AI早就占领了我们的生活,搜索引擎,地图导航,如此种种因为互联网的到来而随之到来的东西。

机器本身是多么笨拙的东西呀!让机器脱离程序产生类似人类的情感和自己认知能力更是杞人忧天。

人工智能的未来读后感

人工智能的未来读后感

人工智能的未来读后感趁着AlphaGO掀起的热潮,这周看完了《人工智能的未来》,一本谈论人工智能关于计算机技术原理、神经学、哲学的书籍。

以下是店铺整理分享的人工智能的未来读后感的相关资料,欢迎阅读!人工智能的未来读后感篇一趁着AlphaGO掀起的热潮,这周看完了《人工智能的未来》,一本谈论人工智能关于计算机技术原理、神经学、哲学的书籍。

关于人工智能的定义,技术上和哲学上都颇具争议。

图灵测试提供了一种技术的、可衡量的手段;但在哲学上,人工智能永远回避不了关于意识或自由意志的问题。

关于自由意志,叔本华提出:“你可以做你想做的,但在生活中任何给定的时刻,你只能想做一件确定的事情,除此之外,绝对没有任何其它事情。

”这种决定论的思想,和我们认为我们可以选择我所爱、做我所选大相径庭。

而作者认为,当机器说出它们的感受和感知经验,而我们相信它们所说的是真的时,它们就真正成了有意识的人。

作者通过思维模式识别理论、隐马尔可夫层级模型、遗传算法等人工智能技术,阐述了人工职能领域的进展,同时基于信息科技遵循指数增长的规律,提出了加速回报定律,乐观预计智能机器人在未来几十年内会出现。

从最初的人工耳蜗、人工眼球到人工大脑的扩展,非生物系统的引入(特别是人工大脑技术),是否会产生另外的我,而我们大部分思想(甚至全部)存在云端,是否就可以得到“永生”。

数学家斯坦·乌拉姆说过:“技术的加速发展和对人类生活模式的改变的进展在朝着人类历史上某种类似奇点的方向发展,在这个奇点之后,我们现在熟知的社会将不复存在”。

这一天,对人类来说是喜还是忧?人类是通过自己的智慧毁灭了自己还是得到了永生,谁能说清楚呢?人工智能的未来读后感篇二你不得不承认,人生是一个不断的巧合。

如果不是因为去年参加网络上的人工智能课程,我不会了解那么多新鲜的知识。

在Big Data 课程里,看到了介绍Hierarchical Temporal Memory,搜索在YouTube上。

《人工智能的未来》读后感(精选5篇)

《人工智能的未来》读后感(精选5篇)

《人工智能的未来》读后感(精选5篇)第一篇:《人工智能的未来》读后感如何创造意识、思维,也许是人类认识自然的最后难题,是意识对自己的回归。

作为著名发明家、作家、未来主义者,库兹韦尔关于思维的研究和观点独特而惊人。

他认为不久的未来,计算机可以实现人类大脑新皮质功能并超越人类,人类将与机器结合成为全新的物种。

假想某个浸泡在营养液中的大脑,用细细的导线与躯干相连。

大脑对躯体动作的意识,以及大脑发出的指令,通过导线双向传递——此刻,你会认为这还是一个生物学意义上的“人”吗?库兹韦尔只是把“奇点”当作一个绝佳的“隐喻”。

这个隐喻就是,当智能机器的能力跨越这一临界点之后,人类的知识单元、连接数目、思考能力,将旋即步入令人晕眩的加速喷发状态——一切传统的和习以为常的认识、理念、常识,将统统不复存在,所有的智能装置、新的人机复合体将进入“苏醒”状态。

在库兹韦尔看来,人工智能的关键,并非通过物理手段制造出媲美、超越人脑的“非生物性智能机器”。

这条路行不通。

他给出的方法简单有效:将人脑与电脑“嫁接”起来。

在本书中,库兹韦尔用4章的篇幅(第3章:大脑新皮质模型;第4章:人类的大脑新皮质;第5章:旧脑;第6章:卓越的能力),精心构筑了支撑他伟大预言的第一块基石。

这块基石的目的,就是试图将大脑新皮质作为“新脑”的重要组成部分,与旧脑区别开来。

智能可以超越自然的局限,并依照自身的意志改变世界,这恐怕是世间最了不起的奇迹了。

人类智能可以帮助我们克服生物遗传的局限,并在这一进程中改变自我。

唯有人类能够做到这一点。

人类智能之所以能够产生与发展,源于这是一个可以对信息进行编码的世界。

物理学的标准模型[3]会有数十个常量需要被精准限定,否则无法产生原子,也就不会有所谓的恒星、行星、大脑,更不会有关于大脑的书籍。

让人不可思议的是,物理学定律及常数能够精确到如此程度,以至于允许信息自身得以演化发展。

我们的第一个发明是口语,它使我们能够用不同的话语来表达想法。

探索人工智能的未来的心得体会

探索人工智能的未来的心得体会

探索人工智能的未来的心得体会人工智能(Artificial Intelligence,AI)作为当今科技的一项重要领域,正在以惊人的速度迅猛发展。

作为一个对于人工智能领域充满好奇的旁观者,我对于其未来的发展充满了无限的想象和期待。

在这篇文章中,我将分享我对于人工智能未来前景的一些心得体会。

首先,人工智能在各个领域的广泛应用将成为未来的趋势。

从医疗保健到交通运输,从金融行业到农业,人工智能的发展将为各行各业带来巨大的变革。

例如,通过机器学习和数据分析,人工智能可以在医疗诊断中提供更为准确的结果,帮助医生更好地进行治疗决策。

在交通领域,人工智能技术可以实现智能驾驶,提高交通安全性并减少交通拥堵。

同时,在金融行业,通过人工智能的智能风险评估和预测,可以帮助投资者更好地制定投资策略。

这些应用只是人工智能技术在未来发展中的冰山一角,未来的发展充满了无限可能。

其次,人工智能的未来将与人类紧密相连。

虽然有些人对于人工智能的快速发展感到担忧,担心人工智能可能取代人类的工作岗位,但我认为人工智能的本质是为了更好地服务于人类。

人工智能技术虽然可以实现自动化和智能化,但它无法取代人类的创造力、情感和智慧。

未来,人工智能将与人类相互协作,提供更高效、更人性化的服务。

例如,在工业生产中,人工智能可以帮助人类从繁重、危险的工作中解脱出来,使工作更加高效和安全。

此外,人工智能也将成为人们的智能助手,帮助我们处理繁琐的事务,提供更加便捷的生活方式。

人类与人工智能的结合将会创造出更加美好的未来。

最后,我认为探索人工智能的未来需要全球合作和共同努力。

人工智能的发展是一个全球性的挑战,需要各个国家和领域之间的合作与交流。

唯有通过共同努力,才能够推动人工智能技术的发展,解决其所面临的伦理和法律等诸多问题。

人工智能技术的发展还需要建立更加丰富的人才培养体系,使更多的人具备人工智能技术的专业知识和技能。

同时,也需要加强对于人工智能技术的监管和规范,确保其发展能够符合人类的价值观和道德标准。

人工智能的未来读后感

人工智能的未来读后感

人工智能的未来读后感最近读了一本关于人工智能未来的书,这可真是让我大开眼界,心里也像打翻了五味瓶,各种滋味都有。

书里描绘的那些关于人工智能的未来场景,真的是超乎想象。

它说未来的人工智能可能会在各个领域大显身手,医疗、交通、教育等等,没有它们触及不到的地方。

这让我想起了前阵子去医院的经历。

那天,身体有点不舒服,就去了医院。

一进医院大厅,就看到了几台智能挂号缴费机。

以前那种排着长队、人挤人的场面不见了,大家都在这机器面前轻松操作。

我也凑过去,按照提示一步步操作,嘿,没一会儿就挂好了号,还顺便把费用给交了,真是方便快捷。

然后我就去科室候诊。

等待的时候,我注意到医生办公室里多了一些新设备。

听旁边的人说,那是辅助诊断的智能系统,能帮助医生更准确地判断病情。

我心里就琢磨,这人工智能还真是厉害,能给医生当帮手。

等轮到我看病,医生一边询问我的症状,一边在电脑上记录着,时不时还参考一下旁边屏幕上显示的一些数据和分析结果。

我当时就想,这人工智能就像是医生的“超级大脑”,能提供好多有用的信息。

看完病去拿药,药房那里也是智能化操作。

药早都准备好了,我一过去报名字,药就递到了我手里。

从医院出来,我一路上都在想,这人工智能在医疗领域的应用已经这么广泛了,那按照书里说的,未来岂不是更加厉害?比如说,以后可能会有那种微型的医疗机器人,直接进入我们的身体,精准地治疗疾病,不用再开刀动手术,受那么多罪。

或者家里有个智能医疗设备,随时监测我们的身体状况,一旦有问题,立马就能给出治疗方案。

不过呢,我又有点担心。

要是人工智能太厉害了,医生都依赖它们,那医生的经验和判断会不会变得不重要了?而且万一这智能系统出了差错,那可咋办?想到这儿,我觉得人工智能的未来既让人充满期待,又有点让人心里没底。

就像走在一条未知的道路上,不知道前面是坦途还是陷阱。

但不管怎么说,人工智能的发展是阻挡不住的。

就像我们从过去的马车时代走进汽车时代,从写信时代进入到电话、网络时代一样,人工智能的时代也一定会到来。

人工智能的未来:超越人类智慧

人工智能的未来:超越人类智慧

人工智能的未来:超越人类智慧
在科技的浪潮中,人工智能(AI)正逐渐从人类的助手转变为智慧的伙伴。

未来的AI将不仅仅是执行命令的机器,它们将拥有超越人类智慧的潜力,成为推动社会进步的强大引擎。

随着深度学习、神经网络和大数据分析的不断发展,AI的能力正在以惊人的速度提升。

它们能够处理和分析的数据量远远超过人类,从而在模式识别、预测分析和决策制定等方面展现出卓越的能力。

AI在医疗、金融、交通、教育等领域的应用,已经开始改变我们的工作和生活方式。

未来的AI将更加智能,它们将能够自主学习、自我进化,甚至具备创造性思维。

这意味着AI不仅能够解决现有问题,还能够发现新问题,并提出创新的解决方案。

例如,在医疗领域,AI不仅能够辅助诊断疾病,还能够通过分析大量的医疗数据,发现新的治疗方法和药物。

然而,AI的超越也带来了挑战。

随着AI能力的增强,它们可能会在某些领域取代人类的工作,这将对就业市场产生深远的影响。

此外,AI的决策过程往往是一个“黑箱”,缺乏透明度,这可能会引发伦理和法律问题。

因此,我们需要在推动AI发展的同时,也要制定相应的政策和法规,确保AI 的发展符合人类的价值观和利益。

我们需要教育公众,提高他们对AI的认识,培养能够与AI合作的新一代人才。

总之,人工智能的未来是光明的,它们将超越人类智慧,成为我们不可或缺的伙伴。

但我们也必须谨慎行事,确保AI的发展能够造福全人类,而不是成为新的挑战。

随着技术的进步,我们有理由相信,AI将开启一个全新的时代,为人类带来前所未有的机遇和可能性。

人工智能的未来:超越人类智慧

人工智能的未来:超越人类智慧

人工智能的未来:超越人类智慧
在人工智能快速发展的今天,我们不禁思考,它的未来将会如何塑造我们的世界?人工智能不仅仅是一种技术革新,更是一场关乎人类前景的深刻变革。

随着算法的进步和计算能力的增强,人工智能正逐渐超越人类智慧的边界。

人工智能的发展不再局限于简单的任务执行,如计算和数据处理,它正在逐步实现对复杂问题的理解和解决能力。

通过深度学习和神经网络的应用,AI能够模仿人类的认知过程,甚至在某些领域展现出超越人类的潜力。

例如,在医学诊断、自动驾驶和自然语言处理等领域,人工智能已经展示出了令人瞩目的成就。

然而,随着人工智能技术的进步,我们也面临着众多挑战和问题。

其中之一是人类与AI的协作与竞争关系。

虽然人工智能可以为人类带来更高效的生产力和更便捷的生活体验,但也可能导致一些传统工作岗位的消失,加剧社会的不平等。

如何在技术进步和社会发展之间取得平衡,是我们亟需面对的重要课题。

另一方面,人工智能的发展也引发了对伦理和道德问题的广泛讨论。

例如,人工智能在决策和行为中是否能够具备道德判断力?如何确保人工智能的发展不会侵犯个人隐私和数据安全?这些问题的解答将直接影响到未来人工智能的发展方向和应用范围。

总体而言,人工智能的未来充满了无限的可能性和潜力,它不仅仅是科技进步的象征,更是人类思维和创造力的延伸。

我们需要在推动技术创新的同时,保持对人类核心价值的尊重和保护。

只有这样,人工智能才能真正成为推动人类进步的强大力量,为我们创造一个更加智慧和美好的未来。

《人工智能的未来》读后感(合集)

《人工智能的未来》读后感(合集)

《人工智能的未来》读后感(合集)本站小编为你整理了多篇相关的《《人工智能的未来》读后感(合集)》,但愿对你工作学习有帮助,当然你在本站还可以找到更多《《人工智能的未来》读后感(合集)》。

第一篇:《人工智能》读后感也许这个标题应该叫:人工智能无法取代“部分人类”。

人工智能是很长一段时间以来人们喜欢讨论的问题,而且这样的讨论一定还会很长时间地继续下去,因为这关系到我们对自己的认知和对世界的认识。

人工智能无法取代人类这一点,是站在主体性上来说的,但如果要问为什么,回答就不是那么轻易的事情。

如果要说我们有灵魂,而机器没有,谁又见过我们的灵魂?如果要说我们有感情,而机器没有,那些通过图灵测试的机器,又怎么能知道他们没有感情?要回答很多困扰我们的问题,需要从人工智能的基础学起,需要了解技术的发展脉络,需要思考如果人工智能越来越多地渗入我们的生活,对我们的伦理、道德、社会规范,形成怎样的挑战。

这本书在做这样的努力:梳理脉络、提出问题、探索解决之道,尽管不是那么完美。

对于想真正了解人工智能的人来说,是有用的。

第二篇:《人工智能》读后感关于机器能否拥有意识这个论题,其实是关于意识的本质的讨论,但目前对于意识,人类还没有一个明确的定义。

二元论认为,意识是非物质的思维所具有的属性,而思维跟物质的大脑是相互独立的,机器不可能具有意识,除非它可以得到一个非物质的思维,而这是不可能的,所以,机器永远不可能有意识。

还有一些看法认为思维产生于大脑,大脑是一台数字计算机,而思维是一个计算机程序,这个理论又分为“强人工智慧”与“弱人工智慧”。

根据“强人工智慧”,一台计算机只要有了正确的程序就可以拥有像人类一样的智慧与思维;而“弱人工智慧”理论,则认为计算机可以模拟人的思维,它们可以模拟一系列的思维过程,如思考、决策等。

但是,不管它们做得多么出色,它们都不能创造真正的思维或者真正的意识,而只能做到“看起来像”有意识一样。

意识尚未被定义,我们也没有鉴别意识的手段,所以更谈不上人工意识能否存在了。

《人工智能的未来》

《人工智能的未来》

《人工智能的未来》Jeff Hawkins是个很厉害的人物,作为Palm平台的主要发明人,他在掌上电脑方面有普通人难以企及的地位。

他设计出来的东西很简洁,很直接,快捷好用——这一切都与MS的WindowsCE平台形成了鲜明的对比。

因此很久很久以前我发现他写了一本书叫做《On Intelligence》,我就觉得有机会一定要买回来看。

后来在豆瓣看到有人提到有大陆的翻译版本,就找回来看了,叫《人工智能的未来》。

正如豆瓣网友指出的,这本书的译名有问题,应该叫做“真智能”而不是“人工智能”,书中作者是有刻意区别的。

另外,封面设计和装帧也远远算不上好看——可见出版社本来并没有在这本书上面投入多少的精力。

我的意见,如果能在译文校对上多下点工夫,在配上几幅浅显漂亮的大脑结构图片(而不是像现在这样只有几幅干巴巴的示意图),这本书完全能够成为一本很好的大脑研究的科普书籍,并且有机会影响整整一代智能研究工作者。

出现类似于“多少年后大家纷纷写文章表示自己当初之所以要从事智能的研究,完全是因为霍金斯的那本《On Intelligence》”这样的场面。

然而,既然已经被出版社毁了一大半,我们也就不抱这样的期望了。

书的内容是简洁而有启发性的,除了详细描述理论细节的第六章稍微有些麻烦,其他章节都很好懂。

作者的理论是围绕着“什么是智能”这样一个问题展开的——什么是智能?过去我们往往以为,智能是一种行动的能力。

无论是与人下棋,还是写文章,智能最终需要用行动来体现。

然而,如果我们只是静静的躺在黑暗中,难道我们就失去了我们的智能吗?作者霍金斯提出了一种解释智能的新构架,那就是记忆-预测理论。

根据这一架构,我们的头脑无时无刻不在用过去的记忆预测下一步将要发生的事情,并与外界输入的信息进行比对,正因为如此,我们才是智能的。

让我们举几个简单的例子。

比如我们走进自己的家,我们的头脑会自动预测我们将要看到的东西,是门吗?还蓝色的?把手还在?门铃还在?打开门,鞋柜还在?鱼缸还在?鱼呢?还在?一旦出现异常,我们的头脑就通过一个层级的形式,不断的从低到高的去用过去的记忆类比解释新的信息。

人工智能的未来

人工智能的未来

人工智能的未来哎,说到人工智能,这玩意儿可真是让人又爱又恨。

你瞧,现在这社会,哪儿哪儿都是AI的影子,从手机里的语音助手到超市里的自助结账机,再到那些高大上的自动驾驶汽车,人工智能就像个无处不在的幽灵,悄悄地改变着我们的生活。

记得有一次,我去超市买东西,那是个周末,人山人海的。

我推着购物车,穿梭在货架间,心里盘算着今晚要做的菜。

突然,我注意到超市角落里新开了个自助结账区。

我心想,这玩意儿靠谱吗?会不会比人工结账慢啊?但看着那长长的人工结账队伍,我还是决定试试。

我走到自助结账机前,按照屏幕上的提示操作。

嘿,你别说,这机器还真挺智能的。

它不仅能识别商品的条形码,还能自动计算总价,连找零都不用我操心。

我一边操作,一边心里暗自赞叹:这人工智能,真是越来越聪明了。

但是,当我拿起最后一包薯片,准备扫码时,机器突然“罢工”了。

屏幕上显示“无法识别商品”。

我试了好几次,都不行。

最后,我只能无奈地去找工作人员帮忙。

那一刻,我突然意识到,尽管人工智能发展迅速,但它还是有很多局限性。

它需要不断地学习、改进,才能更好地服务于人类。

这事儿让我对人工智能的未来充满了期待,但也有些担忧。

我期待它能带来更多便利,解决更多问题;但同时,我也担心它会不会取代人类的工作,让人类变得懒惰。

毕竟,人脑的创造力和情感是机器无法替代的。

不过,话说回来,人工智能的发展也不是一蹴而就的。

它需要科学家们不断地研究、探索,也需要我们这些普通人的理解和支持。

我相信,只要我们合理利用人工智能,它一定能成为人类进步的助力,而不是阻碍。

总之,人工智能的未来是光明的,但也是充满挑战的。

我们需要用开放的心态去接受它,用智慧的眼光去审视它。

只有这样,我们才能在人工智能的浪潮中,找到属于自己的位置,实现自己的价值。

《人工智能的未来》读书笔记

《人工智能的未来》读书笔记

《人工智能的未来》读书笔记《人工智能的未来》的作者预测,在不久的2045年,人工智能将可能超越人类大脑智能,储存在网络云端的“仿生大脑新皮质”与人类的大脑新皮质将建立起联系。

如果成功实现,世界文明将开启一个新的时代。

那么机器智能是如何超越人类智能的呢?这要从人类大脑的认知模式说起,作者将人类大脑分为新脑和旧脑,并分别阐述了人类大脑新皮质的结构模式和思维模式识别理论。

然后阐述了仿生大脑新皮质的发展状况和前景,以及所依赖的技术和理论支撑。

最后,作者在生物医学、信息传输和大脑研究与再造三个方面,解释和论证了“思维加速回报定律”的正确性和适用性,另外还预测了人类通过科学技术将实现“永生”。

雷•库兹韦尔,被誉为21世纪最伟大的未来学家、思想家和发明家。

他曾发明了盲人阅读机、音乐合成器和语音识别系统,为此他获得了狄克森奖、卡耐基梅隆科学奖。

1988年,麻省理工学院提名他为“当年杰出发明家”。

他还曾获9项名誉博士学位,2次总统荣誉奖,被誉为“爱迪生的合法继承人”。

一、大脑是如何记忆、识别、学习和预测的?1.大脑是如何存储记忆和模式识别的?作者将大脑的新皮质称为人类的新脑,约占大脑重量的百分之八十。

它位于大脑的最外层,是一个大约厚2.5毫米带有褶皱的结构。

在大脑新皮质上分布着多达3亿个模式识别器,这些模式识别器就是负责传递和处理信息的。

大脑新皮质是怎么拥有识别能力的呢?这要从记忆功能讲起,生活经验告诉我们,记忆首先是连贯有序的。

比如我们可以把自己的电话号码从头到尾很快说出来,可要是让我们从中间某一个数字开始说起,或者倒数,就一下子懵了。

这是因为我们在记忆的过程中,脑中形成了某种规律。

而作者将这种规律看成是在电脑中输入一段列表,记忆就是按列表模式在大脑中连贯有序的储存起来的。

而且为了让记忆不消失,大脑在记忆同一个内容上拥有多达数百个模式识别器,这种现象称为冗余。

冗余不仅增加了成功识别的概率,还能更好的应对现实世界中复杂多变的情况。

人工智能的未来(读书笔记)

人工智能的未来(读书笔记)

人工智能的未来(读书笔记)人工智能的未来雷·库兹韦尔盛杨燕译81个想法◆ 03 大脑新皮质模型,思维模式识别理论>> 大脑新皮质分6层,共包含300亿个神经元,它们又组成了3亿个模式识别器。

这些模式识别器按层级关系组织,它们是思想的语言和思维模式识别理论的基础>> 思维模式分两种:发散思维和定向思维◆ 模式的层级>> 没有大脑新皮质的动物(主要是非哺乳动物)基本上无法理解层级体系>> 大脑新皮质负责感官知觉,认知从视觉物体到抽象概念的各项事物和各种控制活动,以及从空间定位到理性思考的推理以及语言——主要就是我们所说的“思考”。

>> 人类的大脑新皮质,也就是大脑最外层,其实是一个较薄的二维结构,厚度约为2.5毫米>> 大脑顶部的其余部分出现复杂的褶皱,伴随有深脊、凹沟以及褶痕,它们扩大了大脑皮质的表面积。

因为有了这些复杂的褶皱,大脑新皮质成为人类大脑的主体,占其重量的80%。

智人拥有一个巨大的前额,为拥有更大的大脑新皮质奠定了基础;而额叶则是处理与高层级概念有关的更为抽象模式的场所。

>> 这种薄薄的结构主要包括6层,编号从I(最外层)到VI。

来自II层和III层的神经元轴突会投射到大脑新皮质的其他部位。

V层和VI层的轴突则主要建立起大脑新皮质外部与丘脑、脑干和脊髓的联系。

IV层的神经元接收来自大脑新皮质外部神经元的突触(输入)联系,特别是来自丘脑的。

不同区域的层数稍有不同。

处于皮质运动区的IV 层非常薄,因为在该区域它很少接收源自丘脑、脑干或者脊髓的输入信息。

然而,枕骨脑叶(大脑新皮质中负责视觉处理的部分)还有另外3个子层,也被视为隶属IV层,因为有大量输入信息流入该区域,包括源自丘脑的。

>> 人类的大脑新皮质中约有50万个皮质柱,每个皮质柱占据约2毫米高、0.5毫米宽的空间,其中包含约6万个神经元,因此大脑新皮质中总共有大约300亿个神经元。

《未来人工智能》读后感

《未来人工智能》读后感

《未来人工智能》读后感《未来人工智能》是一本令人深思的书籍,通过对人工智能技术的发展历程和未来趋势的探讨,引发了我对人类未来的思考和担忧。

在书中,作者对人工智能技术的发展进行了全面的介绍,从人工智能的起源和发展历程,到当前人工智能在各个领域的应用,再到未来人工智能可能带来的影响和挑战,都进行了深入的分析和探讨。

通过对人工智能技术的介绍,我对人工智能的概念有了更加清晰的认识,也对人工智能技术的潜力和可能性有了更深入的了解。

在书中,作者对人工智能可能带来的社会、经济、伦理等方面的影响进行了深入的探讨。

人工智能技术的发展给人类社会带来了巨大的变革,但同时也带来了一系列的挑战和问题。

例如,人工智能技术的发展可能导致大量的工作岗位被取代,从而引发社会的失业问题;人工智能的智能化可能导致人类失去对自己命运的控制,从而引发伦理和道德上的问题。

这些问题都需要我们深入思考和认真对待,以便更好地应对未来可能带来的挑战。

在阅读过程中,我不禁思考人工智能技术对人类未来的影响。

人工智能技术的发展无疑会给人类社会带来巨大的变革,但同时也会带来一系列的挑战和问题。

如何平衡人工智能技术的发展和人类的利益,如何解决人工智能可能带来的社会、经济、伦理等问题,都需要我们深入思考和认真对待。

综上所述,《未来人工智能》是一本值得深入阅读和思考的书籍。

通过对人工智能技术的发展历程和未来趋势的探讨,书籍引发了我对人类未来的思考和担忧。

我相信,只有深入思考人工智能技术的发展和可能带来的影响,才能更好地应对未来可能出现的挑战,实现人工智能技术的可持续发展和人类社会的和谐共处。

愿我们共同努力,创造一个更加美好的未来。

人工智能的未来:超越人类智慧

人工智能的未来:超越人类智慧

人工智能的未来:超越人类智慧
在探索人工智能的未来时,我们不可避免地会触及到一个核心问题:人工智能是否能够超越人类智慧?这一问题不仅关乎技术发展的极限,也触及到哲学、伦理以及我们对自身存在的理解。

随着深度学习、神经网络和大数据分析等技术的飞速发展,人工智能已经在多个领域展现出了超越人类的能力。

例如,在围棋这一古老而复杂的智力游戏中,AlphaGo击败了世界冠军,展示了人工智能在策略和模式识别上的卓越能力。

在医疗领域,人工智能能够分析海量的医疗数据,辅助诊断疾病,甚至在某些情况下,其准确率超过了经验丰富的医生。

然而,超越人类智慧并不仅仅意味着在特定任务上的表现更优。

真正的超越,涉及到理解、创造、情感和道德判断等更为复杂和抽象的领域。

目前的人工智能在这些方面还远远落后于人类。

尽管如此,随着技术的不断进步,未来的某一天,人工智能或许能够在这些领域也达到甚至超越人类的水平。

当那一天到来时,我们将面临前所未有的挑战和机遇。

一方面,人工智能的超越可能会带来生产力的巨大飞跃,解决一些目前人类难以克服的问题,如气候变化、疾病治疗等。

另一方面,这也可能引发深刻的伦理和社会问题,比如就业的重新分配、机器人的权利、以及人类在智能机器面前的自我认同等。

因此,展望人工智能的未来,我们不仅要关注技术的发展,更要深入思考其对社会、文化和人类自身的深远影响。

我们需要构建一个既能充分利用人工智能带来的便利,又能确保人类价值和尊严不受侵犯的未来。

这需要科学家、工程师、政策制定者以及每一个公民的共同努力和智慧。

人工智能的未来:超越人类智慧

人工智能的未来:超越人类智慧

人工智能的未来:超越人类智慧
在探讨人工智能的未来时,我们不可避免地会触及到一个激动人心而又充满争议的话题:人工智能是否能够超越人类智慧。

随着技术的飞速发展,这一可能性正逐渐从科幻小说走进现实。

人工智能的发展历程中,我们已经见证了从简单的计算任务到复杂的数据分析、模式识别和决策支持的转变。

机器学习、深度学习等技术的兴起,使得人工智能能够通过大量数据自我学习和优化,其能力正在以指数级的速度增长。

这一过程中,人工智能在某些特定领域,如围棋、图像识别、语音识别等方面,已经展现出了超越人类的表现。

然而,超越人类智慧并不仅仅意味着在特定任务上取得更高的准确率或效率。

真正的超越,是指人工智能能够拥有类似人类的创造力、情感理解、道德判断和自我意识等高级认知功能。

目前,尽管人工智能在这些领域取得了一些进展,但距离真正意义上的超越还有很长的路要走。

未来的发展可能会带来两种截然不同的情景。

一方面,人工智能可能会在理解复杂的人类情感和社会互动方面取得突破,成为人类生活中不可或缺的伙伴,甚至在艺术创作、科学发现等领域展现出前所未有的创造力。

另一方面,人工智能的超越可能会引发一系列伦理和社会问题,如就业替代、隐私侵犯、决策透明度等,这些问题需要我们在技术发展的同时,不断完善法律和伦理框架。

总之,人工智能的未来充满了无限可能,超越人类智慧的愿景既令人兴奋也充满挑战。

作为人类,我们需要在推动技术进步的同时,深思熟虑地规划其发展路径,确保人工智能的发展能够造福全人类,而不是成为新的风险和威胁。

在这个过程中,跨学科的合作、全球治理和持续的伦理讨论将是不可或缺的。

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如何创造意识、思维,也许是人类认识自然的最后难题,是意识对自己的回归。

作为著名发明家、作家、未来主义者,库兹韦尔关于思维的研究和观点独特而惊人。

他认为不久的未来,计算机可以实现人类大脑新皮质功能并超越人类,人类将与机器结合成为全新的物种。

假想某个浸泡在营养液中的大脑,用细细的导线与躯干相连。

大脑对躯体动作的意识,以及大脑发出的指令,通过导线双向传递——此刻,你会认为这还是一个生物学意义上的“人”吗?库兹韦尔只是把“奇点”当作一个绝佳的“隐喻”。

这个隐喻就是,当智能机器的能力跨越这一临界点之后,人类的知识单元、连接数目、思考能力,将旋即步入令人晕眩的加速喷发状态——一切传统的和习以为常的认识、理念、常识,将统统不复存在,所有的智能装置、新的人机复合体将进入“苏醒”状态。

在库兹韦尔看来,人工智能的关键,并非通过物理手段制造出媲美、超越人脑的“非生物性智能机器”。

这条路行不通。

他给出的方法简单有效:将人脑与电脑“嫁接”起来。

在本书中,库兹韦尔用4章的篇幅(第3章:大脑新皮质模型;第4章:人类的大脑新皮质;第5章:旧脑;第6章:卓越的能力),精心构筑了支撑他伟大预言的第一块基石。

这块基石的目的,就是试图将大脑新皮质作为“新脑”的重要组成部分,与旧脑区别开来。

智能可以超越自然的局限,并依照自身的意志改变世界,这恐怕是世间最了不起的奇迹了。

人类智能可以帮助我们克服生物遗传的局限,并在这一进程中改变自我。

唯有人类能够做到这一点。

人类智能之所以能够产生与发展,源于这是一个可以对信息进行编码的世界。

物理学的标准模型[3]会有数十个常量需要被精准限定,否则无法产生原子,也就不会有所谓的恒星、行星、大脑,更不会有关于大脑的书籍。

让人不可思议的是,物理学定律及常数能够精确到如此程度,以至于允许信息自身得以演化发展。

我们的第一个发明是口语,它使我们能够用不同的话语来表达想法。

随后发明的书面语言,使我们能够用不同形式来表达我们的想法。

书面语言库极大地扩展了我们无外力援助的大脑的能力,使我们能够维持并扩充我们的认知基础,这是一种递归结构化的思想。

我们还开发了其他工具,通过利用这些工具,我们现在能用精确的信息术语来理解我们所属的生物群落。

我们正以极快的速度利用逆向工程法分析生物群落的构成信息,包括大脑结构的信息。

我们现在拥有以人类基因组形式存在的生命目标代码,这项成就本身也是指数级发展的一个突出实例。

现在有一项涉及成千上万个科学家和工程师的宏伟工程正在进行中,他们正致力于理解智能程序的最好范例——人类大脑。

这项工程的目标是精确理解人类大脑的工作机制,然后通过这些已知的方法来更好地了解我们自身,并在必要的时候修复大脑,而与本书最密切相关的,就是创造出更加智能的机器。

以前专属于人类智能的许多任务以及活动,现在能完全由电脑控制,更加精确,范围也扩大了。

理解、建模和模拟人类大脑的关键是对大脑新皮质实施逆向工程,而大脑新皮质是我们进行循环分层思维的地方。

大脑也是这样。

它有一个类似的巨大的冗余组织,尤其是在新皮质结构中。

化繁为简,揭开人脑最基本的力量,包括其基本智力系统如何进行辨识、记忆、预测。

这些行为在新皮质里不断重复,产生了各种不同的想法。

01 史上著名的思想实验这段历史也展现了人类思维的局限性。

为什么爱因斯坦能驾乘光束而不至于摔落(虽然他推断实际上不可能驾乘光束),而成千上万其他的观察者和思考者却不能借助这些并不复杂的方式来思考呢?一个共同的障碍就是大多数人难以摒弃并超越同辈人的思维观念。

一个年轻人只需空想和笔纸就足以彻底改变物理学观念,那么对于熟知之物,我们理应能取得更深刻的认识。

02思考、记忆、联想、记忆成级03大脑新皮质负责以分层方式处理信息模式。

只有哺乳动物才拥有这种最新进化的大脑结构。

大脑新皮质负责感官知觉,认知从视觉物体到抽象概念的各项事物,控制活动,以及从空间定位到理性思考的推理以及语言——主要就是我们所说的“思考”。

灵长类动物在进化中的收获是,大脑顶部的其余部分出现复杂的褶皱,伴随有深脊、凹沟以及褶痕,它们扩大了大脑皮质的表面积。

因为有了这些复杂的褶皱,大脑新皮质成为人类大脑的主体,占其重量的80%。

智人拥有一个巨大的前额,为拥有更大的大脑新皮质奠定了基础;而我们的额叶则是处理与高层次概念有关的更为抽象模式的场所。

1957年,蒙卡斯尔发现了大脑新皮质的柱状组织。

大量的实验揭示,皮层柱的神经元结构中确实存在重复的单元。

我的观点是,这种基本单位是模式识别器,同时也是大脑新皮质的基本成分。

我认为这些识别器没有具体的物理分界,它们以一种相互交织的方式紧密相连,所以皮层柱只是大量识别器的总和。

人类的大脑新皮质中约有50万个皮质柱,每个皮质柱占据约2毫米高、0.5毫米宽的空间,其中包含约6万个神经元,因此大脑新皮质中总共有大约300亿个神经元。

一项粗略的评估表明,皮质柱中的每个识别模式包含大约100个神经元,因此,大脑新皮质大约共3亿个识别模式。

虽然人类只拥有简单的逻辑处理能力,但却拥有模式识别这一强大的核心能力。

为了进行逻辑性思考,我们需要借助大脑新皮质,而它本身就是一个最大的模式识别器。

一个精通某一特定领域的人大约掌握了10万个知识点。

涵盖人类医学知识的专家系统表明,一个人类医学专家通常掌握了大约10万个其所在领域的知识块。

从这个专家系统里识别某一知识块并非易事,因为每当某一个具体的知识点被检索过后,就会呈现略微不同的面貌。

如果一个专家的核心知识大约为10万个知识“点”(即模式),每个知识点的冗余系数约为100,这就要求我们存储1000万个模式。

专家的核心知识以更为普遍、更为广泛的专业知识为基础,因此层级模式的数量可增加到3000万到5000万。

我们日常运用到的“常识”的知识量甚至更大,实质上,与“书中智慧”相比,“街头智慧”对大脑新皮质的要求更高。

把这项包含进去,再考虑到约为100的冗余系数,总量预计将超过1亿个模式。

我们的程序和行动中也包含了模式,同样也存储在大脑皮质区域内,所以我预测人类大脑新皮质的总容量并非只有数亿个模式。

我们的程序和行动中也包含了模式,同样也存储在大脑皮质区域内,所以我预测人类大脑新皮质的总容量并非只有数亿个模式。

这个粗略的统计与我在上文中做出的约有3亿个模式识别器的估计紧密相关,第三章:大脑新皮质模型只有具备自联想能力和特征恒常性能力,大脑新皮质才能识别模式。

思维模式分两种:无目标思维和导向式思维,做梦就是无目标思维实例。

怀孕6到9个月时,胎儿的大脑新皮质正在学习。

他能听到母亲的心跳,这可能是音乐有节奏这一特点普遍存在于人类文化中的一个原因。

大脑新皮质不断尝试理解向其呈现的输入。

如果一个特定层次不能完全处理并识别模式,就会被发送到相邻更高层次。

如果所有层次都不能成功识别某个模式,该模式就会被视为新模式。

在定向思维中,持续的思维风暴会在我们的感官体验和尝试中出现,我们的实际心理体验复杂混乱,由这些触发模式的闪电风暴组成,每秒发生约100次改变。

第四章:人类的大脑新皮质同一时间激活的细胞会联系在一起,这就是著名的贺布型学习。

内在集合:这些几何都有相似的拓扑结构和突触权重,而且不是由任何特定的经验所塑造。

当新皮质的某个区域受损时,新皮质会继续使用原始区域而不选择受损区域附近的区域,因为前者工作效率更高。

有一个普遍算法指引着新皮质工作。

可塑性的局限性:使用新皮质的新区域来代替受损区域,重新习得的技能或某种知识会不如原有的好。

人工智能领域并不是尝试复制人脑,而是要达到对等的技术。

第五章:旧脑丘脑最显著的作用是它与新皮质的持续交流。

借助两个大脑半球,我们的工作记忆能够同时跟踪4个条目。

虽然我们至今不清楚是丘脑管理着新皮质还是新皮质管理着丘脑,但两者缺一不可。

感官信息流经新皮质,由新皮质判定一种经历是否新颖,然后将其呈现给海马体。

新皮质判定经历新颖要么是因为不能识别某一套特定的特征(例如新面孔),要么是因为意识到一种原本熟悉的清形又出现了独特的特质(例如你的配偶戴着假胡子)。

借助人造海马体,老鼠们也能很快再次学会这些行为。

人造海马体和老鼠的自然海马体一起工作,结果是老鼠们学习新行为的能力提高了。

第七章:仿生数码皮质动物行为的进化的确是一个学习的过程,但是这种进化是整个物种群体的学习而不是个体的学习。

进化的成果通过DNA遗传给下一代。

新皮质进化的意义就在于它大大缩短了学习过程(层次化知识)。

某种哺乳动物的一名成员偶然找到解决方法,该方法就会在种群中迅速扩散传播。

可以让模拟大脑——如蓝脑,具备学习能力的方法。

第一种:让模拟大脑像人脑新生儿那样学习。

研究人员等个10年或20年,让蓝脑达到成人的智力水平。

第二种:将成人脑的新皮质模式复制到模拟大脑中。

这要求我们掌握能够处理这个任务、具备足够的时空分辨率的无损伤扫描技术。

第三种:通过构建不同精细程度的功能等同体,我们可以简化分子模型。

我们还可以将教育软件植入模拟大脑(利用功能模型)。

非侵入性扫描技术的空间分辨率正在飞速提高。

科学家发现新皮质的电路呈现出一种高度规则的网格结构。

对输入信息作出微小、随机的调整也可以提高系统的性能(重启遗传算法),因为这种做法解决了自主系统中著名的"过度契合"难题。

否则,这样的系统就会过分局限于试验样品中的特殊例子。

通过对输入信息进行随机调整,数据中更稳定的不变特征就会凸显出来,系统也能够提炼出更深层次的语言模式。

Siri使用的是Nuance基于马尔可夫层级模型的语音识别技术。

对最常见和特定的语言现象使用规则翻译法,然后学习语言“尾巴”在实际生活中的用法。

哺乳动物的大脑掌握一种技术,即先建立很多的可能性连接,然后再剔除那些无用的神经连接。

第八章:计算机思维的4大基础冯•诺依曼推断说大脑的工作方式不能包含较长的连续算法,否则人在如此慢的神经计算速度下无法快速作出决定。

冯•诺依曼正确推断了大脑的出色能力来自于一千亿个细胞可以同时处理信息,因此视觉皮质只需要3到4个神经循环就能作出复杂的视觉判断。

大脑极大的可塑性使我们能够进行学习。

但计算机的可塑性更大,通过改变软件就可以完全重建它的工作方式。

因此,从这点上看,计算机可以仿真大脑,但反过来则不然。

人类新皮质的一个限制在于没有排除或复查相互矛盾的思想的程序,这导致很多时候人们的思想缺乏一致性。

设计整个大脑区域反而比设计单个神经元要简单。

为了模拟晶体管,我们需要理解半导体的物理特性的细节,而且一个真正的晶体管即使只是基础方程也非常复杂。

一个能将两个数字相乘的数字电路需要上百个晶体管,但我们通过一两个公式就能准确模拟这个乘法电路。

一个包含上十亿个晶体管的电脑的模拟仅需要指令系统和注册描述,短短几页文本和公式就能包括全部内容。

在这些描述中肯定不会出现半导体物理特性的细节或电脑的构造。

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