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他们认为,大脑神经元的工作原理和电脑工程师所说的逻辑门一样。而逻辑门可以处理简单的逻辑关系,如“并且”“否”“或者”。因此,可以将神经元想象成一种活的逻辑门,这样,我们就可以大胆设想,大脑是由“并且”“或者”等逻辑门及其他此类的逻辑节点构成的,和数字电路相类似。他们想以此作为证据来证明,大脑是另一种形式的计算机。
—— 引自第9页
在任何情况下,无论多么成功的人工智能程序也只是擅长于那些经过专门设计的领域。它们不会总结归纳,缺乏灵活性。它们的创造者也认为它们不会像人一样思考。当初被认为很简单的人工智能问题最终都无果而终。
—— 引自第11页
相对于人工智能来说,神经网络是一个真正的进步,因为它的基础是建立在真正的神经系统之上的,尽管不甚牢固。它的研究人员,又被称为连接主义者。他们摒弃了编程计算机,将兴趣转向另一个方面。他们希望探究的是:如果将一簇神经元连接在一起会产生什么样的行为。大脑是由神经元组成的,因此大脑就是一个神经网络,这是一个不争的事实。而连接主义者希望通过对神经元相互作用的研究,让智能不可捉摸的特性变得清晰,并且希望通过复制众多神经元之间的连接,让一些令人工智能束手无策的问题得以解决。神经元不同于计算机,它没有CPU,不能对信息进行中央存储;整个网络的知识和记忆都分散在所有的连接之上——就像真正的大脑一样。
—— 引自第20页
对于大脑的解读,有三种标准必不可少:第一个标准是大脑功能的时间概念(输入和输出的信息流) 第二个标准是反馈的重要性。在连接新大脑皮层和视丘之间的神经中,反向传递的信息(与输入相对)要比向前传递的信息大一个数量级。第三个标准就是任何大脑模型或理论都应该能够解释大脑的物理结构。
—— 引自第21页
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