人工智能迅速发展,国家也已经开始实施,人类进化的下一个目标会是AI吗?

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野生智能敏捷成长,国家也已经起头实施,人类进化的下一个方针会是AI吗?

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已有(3)人评论

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我大地方炊 发表于 2020-7-9 06:50:22
科大讯飞是国内甚至世界上最值得去发展的人智能,很多人因为她是一家上市企业,为了二级市场投资股票获得收益,出现认可和不认同等不同声音,但是,所有国人应该明白,科大讯飞代表了人工智能的未来,不管你相不相信,无论你是否认可!
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haru在霓虹 发表于 2020-7-9 06:52:24
原创思想,恕本人直言,现在的AI不过是新一轮的炒作而已,与上世纪80年代比,并未突破性的进展,原因是AI的核心是人脑的研究,但无论是听觉模式感知,视觉模式感知,自然语言理解,大脑思维上均未取得突破性进展。所以,AI的突破需要高智商的人耐得住寂寞,甘愿坐几十年的冷板凳。问题是,在急功近利的今天,中国还有这样的人才吗?中国支持这样原始创新的人才吗?
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ag14847 发表于 2020-7-9 06:55:50
弱人工智能,实际上讲的就是自动化。AI讲的是强人工智能,就是能够模仿人脑的一些功能。包括人工智能专家在内的科学家,生物学家和人脑科学家,以及计算机专家和数学家。都认为从理论上讲,人工智能还没有突破“意识”这道关。发达国家,在以往的实践中,屡次拨款,都是无功而返。作为国家投资和提倡,首先要在理论上有所突破。爱因斯坦发表相对论,并不是靠国家计划来实现的。所以国家的支持和提倡,应该是对自动化行业的鼓励,对弱人工智能的辅助。基础理论上的突破,范围太广,无法把握,有很大的偶然性。某些机构和企业,过分渲染人工智能的美好前景!回避存在的致命问题。比如,手写文字的识别,相比较人,差的很多。这次的人工智能热,主要是由阿尔法狗引起。仅仅是人工智能很狭窄的一个领域。相对于手写文字的识别,市场小得多。
手写文字识别,蕴含着视觉识别的关键技术。由于关键技术的卡壳,使此领域的专家不受待见。其实他们的理论深度,最接近真相。
可以试想一下,爱因斯坦的广义相对论,在现在的舆论环境下,会不会被埋没?突破性的理论,往往难以理解。如果通过同行评议,才能发表,有谁愿意花精力去深入研究。其下场!必然是被埋没。相对论有几个人懂?要不是普朗克的极力推荐,只有可能被埋没。更何况现在的理论已经泛滥成灾,尤其是人工智能方面的文章,几十万上百万的积累。人们看文章,只能首先看名气。被忽略的新观点,肯定不计其数。
大脑为什么有意识?因为,神经元不仅需要信息刺激,还需要能量辅助。所以,人体内有激素分泌。激素就像集成电路的电源,但不同的是,集成电路的电源,像灌溉系统的漫灌方式。而人体的激素,是通过大血管,到毛细血管,精准定位定量定时,相当于滴灌。所以,血管有伺服神经。而伺服神经产生的兴奋,就是意识。而神经系统的信息传递,是递质在触角之间的传递。而激素, 是通过提高细胞膜电压的压差,提高神经细胞的灵敏度。 这样就能把注意力集中在,部分概念神经元,也具有分类功能。人脑为什么会无中生有地产生思维?就是由于神经细胞膜电压提高到临界状态。人为什么会做梦?就是因为睡觉,也能让神经细胞的膜电压提高。
信息神经网络,是通过结构的变化来记忆信息。血管的伺服神经网络,也是可以改变结构,来记忆意识类的概念。意识类的神经网络,相当于阿尔法狗的评价系统。
大脑为什么有注意力?注意力就是激素的管控能力。蚊子苍蝇,都有注意力。所以,意识也是注意力。现在的人工智能研究,完全忽略了意识的存在!只有尔法狗的评价系统,有些许突破,立刻引起了轰动。如果我们能把,集成电路的电源,进行精细化分类控制。不就相当于用很多GPU,代替CPU吗?最简单的gpu,就是一个神经元的数学模型。不同的组合,产生不同的功能。对大脑而言,每一个神经元就是gpu,这样才能产生,分布式计算,分布式记忆。
可以肯定的说,每个人的神经网络,都是各不相同。结构本身也能记忆信息,而不是,结构相同,递质的多少决定权重,继而记忆信息。不信,请拭目以待。
弱人工智能和强人工智能的第一个区别:神经网络是先天遗传,还是后天塑造?
学过硬件电子线路的同学,都知道译码器。比如老式计算器上的8字显示器,下面有一个三八译码器芯片电路驱动。输入端是三位二进制码。输出端是八段显示条,相当一个图像。如果把逻辑反过来使用。输入不同的图像,就能得到不同的二进制码。这个网络的逻辑清清楚楚!只不过是人为设计的。
大脑的神经网络是怎么设计的呢?大脑科学家用核磁共振仪器,观察带荧光的新生神经元。发现,老年人也有新的神经元产生。也就是说,新的神经网络,是由神经干细胞的触角,连接起同时兴奋的传感细胞,也包括神经细胞。这样的神经网络结构,就不同于现在普遍公认的神经网络,也就是说,连接网络的结构,是非标准的。所以,结构本身具有记忆信息的功能。这就像,4-16译码器和3-8译码器在线路结构上不同一样。注意,这是弱人工智能和强人工智能,第一个根本的区别。
与译码器电路不同的是,每个神经元上的电源,是通过毛细血管分泌激素来实现。毛细血管又是由伺服神经控制,它可以将大脑的注意力,限制在一定范围,这个范围通常是按概念的分类划分。信号刺激的是神经元的触角,激素刺激的是触角周围的细胞膜。这有什么作用呢?它可以给神经元逐步提升电压。只让在同类神经元中,相似度最高的神经元,产生兴奋。假如,8-3译码器的输入图像有一段坏了,也能触发一个神经元冲动。这就是模糊识别。这就解决了,非一模一样的图像不认识的难题。只要通过相似的图像,总能找一个概念,来回忆和识别。
从生理学角度看,这种神经网络不同于现在普遍采用的深度学习的神经网络。他不是黑箱,有完整的逻辑可以推理演绎。
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