人工智慧是怎麼思考的?
在上圖的四種定義中,頂部的定義關注思維過程與推理,底部定義強調行為;左側的定義根據與人類表現的逼真度來權衡,右側的定義依靠合理性的理想的表現量來衡量。而合理的定義就是如果一個系統可以基於已知條件做正確的事情那麼它就是合理的。 下面我們對這四種定義進行詳細敘述。 1、 像人一樣思考 如果我們說某個程序能像人一樣思考,那麼我們必須找一個辦法來確定人是如何思考的,但是十分遺憾地說,目前並沒有一個十分有效的辦法來找出我們人類的思維方式。 所以我們到底是如何思考的至今仍然是一個待解的謎題。 雖然是個難題,但是我們也在試圖通過我們可以想到的辦法來解決它,一個是通過對人類思維行為的觀察和實驗,一個是對我們的大腦進行觀察與試驗,而對大腦解密也是聞名世界的人類大腦計劃(Human Brain Project, HBP)想要解決的一個子問題。 在第一種辦法中,我們可以通過兩項任務來完成: 一個是通過內省,也就是我們通過對自己思維過程的捕捉、回顧和思考來獲得我們自身的思維過程; 另一個便是通過心理實驗,也就是觀察工作和進行思維活動的人,我們通過對被觀察人的行為以及行為所表現出的特徵,通過心理學等學科的方法,來逆向推測人類的思維活動。 但是我們很容易發現,這種方法中的兩項任務都具有很大的主觀性。所以這種方法遇到困難後人們就自然想繞過「心理」這個層面,直接對我們的大腦進行研究,所以我們的目標又投向了神經生理學以及神經信息學。只有具備了人腦足夠精確的理論,我們才能把這樣的理論表示成計算機程序。 人類大腦計劃的目標是利用現代化信息工具,將大量、不同層次的有關腦的研究數據分析、處理、整合與建模,建立神經信息學資料庫和有關神經系統所有數據的全球知識管理系統,以便從分子水平到整體系統水平研究、認識、保護、開發大腦。 大腦如何思維一直是困擾人類的一個問題。人類的「智能」正是來自人類極其複雜的大腦。在過去的六億年中,生物體通過進化產生出由大量神經元相互聯結而形成的神經網路,解決了在不斷變化的複雜環境中人腦如何處理各種複雜信息的問題。 尤其是人的高級認知功能的高度發展,使得人類成為萬物之首,具備了主宰世界的能力。由於人腦的結構和功能極其複雜,所以我們需要從分子、細胞、系統、全腦和行為等不同層次進行研究和整合,才有可能揭示其奧秘。 點擊展開全文
推薦閱讀:
※人工智慧的未來
※銀行圈發生巨變,從未如此猛烈
※聲智科技陳孝良:講講國內AI產業的真實現狀 | 愛分析訪談
※電銷機器人「有毒」,用了半年,他們的電銷人員竟然翻番了
※機器心理學家:可能是未來唯一不會被AI取代的職業