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冯.诺依曼架构在新人工智能时代的进化

导读: 说起冯·诺依曼架构,就不得不说起图灵机,图灵机是英国数学家阿兰·图灵于1936年提出的抽象计算模型,图灵机是一台存在于大脑中的计算机,拥有一个无限长的磁带,根据输入和一个状态迁移表确定下一步动作。

  说起冯·诺依曼架构,就不得不说起图灵机,图灵机是英国数学家阿兰·图灵于1936年提出的抽象计算模型,图灵机是一台存在于大脑中的计算机,拥有一个无限长的磁带,根据输入和一个状态迁移表确定下一步动作。

  计算机先驱者以图灵机为模型制造了第一代计算机,其中比较知名的是美国军方的ENIAC计算机,这个计算机几乎完全克隆了图灵机的设计,ENIAC程序是在多组插板上的跳线,形成了类似于图灵机的状态迁移图,为了完成这个程序,需要好几个人工作一周才能完成,然后这个程序就可以处理多组数据输入并生成结果。

  冯·诺依曼意识到这种编程方法非常低效,因此就设想能够将程序存储起来,形成“存储程序型”电脑,这种电脑的特点是将程序和数据都加载到内存中,将数据和程序转移到ALU和控制器进行计算,当然ALU也具有输入输出装置。冯·诺依曼架构的特点是非常简洁,不需要在内存和CPU之间设置多条总线

  新人工智能时代的AI威胁论和产生

  本世纪以来,随着互联网大数据的兴起、信息的爆炸式增长、深度学习等机器学习算法在互联网领域的广泛应用,人工智能再次进入快速发展时期。与此同时,不同领域的科学家,企业家如物理学家霍金,微软创始人比尔盖茨等人,纷纷对人工智能的未来表达了担心,提出人工智能的快速发展可能对人类本身产生威胁,由于这些科学家,企业家具有很强的影响力,人工智能威胁论因此得到广泛传播。

  人工智能威胁论不仅仅是一个引发巨大争议的社会热点问题,其背后更是一个人工智能系统能否定量评测的课题。在上一篇文章“开展AI智商测试应首先建立统一人和机器的标准智能模型”中“重点阐述了建立标准智能模型,尝试统一概括人,生命体,机器人,人工智能系统的特征”。

  模型有如下特点:

  特征1能够通过声音、图像、文字等方式从外界获取数据,信息和知识的能力。

  特征2能够将从外界获取的数据、信息和知识转化为系统掌握知识的能力。

  特征3能够根据外界数据、信息和知识所产生的需求,通过运用所掌握的知识进行创新的能力,这些能力包括但不仅限于联想、创作、猜测、发现规律等,这种能力运用的结果可以形成自身掌握的新的知识。

  特征4能够通过声音、图像、文字等方式将系统产生数据,信息和知识反馈给外界或对外界进行改造。

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