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对大脑的逆向工程是不是走向强AI的唯一出路?

2016-06-09 06:52
冷血の爱
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  目前世界上所有的AI都是弱AI

  我想对于AI有所了解的人,一定是不会反驳上面这句话的。虽然这些弱AI已经强到可以击败全世界顶级的围棋选手,但是这不妨碍它仍然是一个弱AI。虽然Artificial Intelligence中有一个intelligence(智能),但实际上如今世界上的AI并没有任何一个拥有真正的智能。我有个学AI的朋友说的很好:AI科研就是玩数学。神乎其神的神经网络,归根结底不过是一堆数学运算。而AI表面上的智能,不过是进行大量运算后,选择出程序认为最适合的应对方式罢了。

  举个例子,给出一串数字:1371531,问下一个数是多少。

  把它交给AI,AI可能会认为这是一个函数,然后使用一个公式来计算一下这个数的规律:

  f(x)=af4(x-1)+bf3(x-1)+cf2(x-1)+df(x-1)+e,其中f(0)=1,x>=1

  通过对参数a、b、c、d、e的调整,f(x)可以代表任意线性函数,当然也包括了能适用于上面那串数字的那个唯一的函数。

  于是算法会根据上面给出的数字来进行拟合,最后会算出a=0,b=0,c=0,d=2,e=1,所以AI会认为下一个数字是63。一般情况下这个结果是对的,但是对于计算机来说,数字就只是数字,对于人来说,数字很可能会有别的含义,比如年龄、分数、时间等等,在赋予这些额外的含义之后,可能会得出不同的结果。而这是目前的AI无法理解的。

  而现在看起来很厉害的AI,其实只不过是它们接受的输入,和用来计算输入值的公式比较复杂而已。本质上,还是计算→选择结果。而深度学习的过程,就是让AI不断的算出各种结果,并且让它明白哪些是错的,哪些是对的。然后强化能计算出正确结果的公式的权重。说到这里,你还觉得它们有真正的智能吗?制造一个真正的智能,在很长一段时间内都会是一个巨大的难题。

  为什么不模拟大脑

  按理说,人们想要制造的AI是一个拥有类似人类的智能的东西。在最初设计的时候想到的第一件事应该就是模仿人脑的结构,然而很不幸。这样想的人发现他们根本做不到,因为大脑太复杂了。

  虽然大脑占用的空间很小,重量也很轻,但微观结构千奇百怪。人脑中有估计数千亿个神经元,而每个神经元的形态、突触位置等属性都不一样。要用计算机模拟出来的话,运算量会庞大得难以想象。在13年,日本和德国的研究员使用超级计算机“京”进行了一次史无前例的神经元细胞模拟,使用“京”上的82944个处理器和1PB内存模拟了17.3亿个神经细胞1秒的活动,这神经元数量的规模仅仅是大脑神经元数量的零头,但却花掉了这台超级计算机40分钟来进行模拟。笔者怀疑,在摩尔定律都已经表现出颓势的今天,或许在量子计算机出现之前人类都没法做到完整的实时模拟一个大脑运行的程度。

  超级计算机“京”

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