机器学习—是否有路通向AGI(通用人工智能)

AI包含两个非常不同的东西,一个是ANI,代表人工狭义智能,这是一个人工智能系统,只做一件事,狭隘的任务,可能非常有价值,比如智能音箱或者网络搜索或AI应用于特定应用。例如,过去几年的农业或工厂,ANI是AI的子集,人工智能的快速发展,从逻辑上讲人工智能在过去的是十年里也取得了巨大的进步,人工智能有不同的想法,它是一个AGI人工智能,建立人工智能系统的希望可以做任何典型人类能做的事情,尽管人工智能有进步,如果有人真的做AGI,人工智能的进步让人们得出了正确的结论,人工智能有了巨大的进步,但这让一些人得出结论,人工智能有了很大的进步,必然意味着AGI,所以如果被问到AI和AGI,你可能会发现对解释人工智能中发生的一些事情很有用,以及一些关于AGI不必要炒作的来源。

随着现代深度学习的兴起,我们开始模拟神经元,随着越来越快的计算机甚至GPU,我们可以模拟更多的神经元,但并不是那么简单,如果你看看我们正在建立的人工神经网络,它们是如此简单,以至于逻辑回归单元真的不像,任何生物神经元在做什么,你大脑或头脑中的神经元在做什么。

直到今天,我们几乎不知道大脑是如何工作的,关于神经元如何准确地映射,从投入到产出,我们今天还不知道,所以试着在电脑模拟,一个单一的逻辑函数离人类大脑实际活动的精确模型还很远,鉴于我们的理解非常有限,无论是现在还是不久的将来,人类大脑🧠是如何工作的,只是试图模拟人脑作为一条通往敏捷的道路,将是一条极其艰难的道路。

在动物表演中做了一些迷人的实验,同一块生物脑组织可以完成令人惊讶的广泛任务,这导致了一个学习算法假说,可能很多情报,可能是由于一个或一小部分学习算法,如果我们能弄清楚一个或一小部分算法是什么,我们也许在计算机中实现这一点。你大脑的黄色部分是你的听觉皮层,你的大脑被连接到从你的耳朵接收信号,以电脉冲的形式,取决于你的耳朵对那个或三个皮层检测到的声音,事实证明,如果你重新连接动物大脑,切断耳朵和皮层之间的电线,把图像传送到普通的大脑皮层,然后听觉皮层学会看到听觉指的是声音,所以大多数人学会听到的大脑的这一部分,当它被输入不同的数据时,他反而学会了看。

下面是另一个例子,你大脑的这一部分是你的体感皮层,体感是指触摸处理,如果你以类似的方式重新连接大脑以切断连接,从触觉传感器到大脑的那个部分,取而代之的是重新连接大脑以输入图像,然后体感皮层学会看到,所以,有一系列这样的实验,显示大脑的许多不同部分,只取决于给出的数据,你可以学会看,学会感觉,学会听,好像有一种算法取决于给出的数据,学会处理输入。

因此,已经建立了一些系统,可以将相机挂在某人的额头上,并将其映射到某人舌头上网格中的电压模式,通过将灰度图像映射到舌头上的电压模式,这可以帮助那些没有被引用的人学会用你的舌头看东西。人类回声定位或人类声纳已经进行了迷人的实验,所以像海豚和蝙蝠这样的动物用声纳来观察,听听它是如何从周围环境中反弹的,人类有时可以学习一定程度的人类回声定位。或者触觉带,如果你在腰上挂上一圈嗡嗡声,使用磁罗盘进行编程,所以说,最北方向的嗡嗡声总是轻微振动,然后你不知何故获得了一些动物拥有的方向感,但人类不会,然后感觉就像你在四处走动,你只知道北方在哪里,正在进行给青蛙植入第三只眼睛的手术,大脑只是学会处理这些输入。这些实验表明人脑具有惊人的适应性,神经科学家说它是惊人的可塑性,这只是意味着适应处理令人困惑的传感器输入范围,所以,如果同一块脑组织能学会看,摸或感觉甚至其他事情,算法该如何做到。

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