машинный интеллект
После семи-восьмидесяти лет бурного развития компьютеров почти никто не задумывается, что такое мощь сегодняшних компьютеров. Его сверхвысокая скорость вычислений позволяет мгновенно получать результаты сложных числовых вычислений, а большой объем памяти позволяет хранить огромные объемы информации.В этих аспектах машины могут легко превзойти людей.
С другой стороны, если вы спросите, насколько интеллектуальна машина? Вы можете колебаться. Хотя компьютеры очень способны в некоторых областях, они не так хороши, как трехлетние дети, во многих аспектах интеллектуального поведения человека. Например, если вы поболтаете с самым мощным на данный момент роботом, если вы переболтаете еще несколько слов, вы почувствуете, что это очень наивно, а с трехлетним ребенком общаться гораздо интереснее. Так что с этой точки зрения текущий уровень так называемого машинного интеллекта довольно низок.
Слабый ИИ
Конечная цель технологии искусственного интеллекта — дать машинам сознание, чтобы они могли работать и думать, как человеческий мозг. Вообще говоря, искусственный интеллект можно разделить на сильный искусственный интеллект и слабый искусственный интеллект в зависимости от того, обладает ли он самосознанием и способностью к независимому мышлению.
Тот искусственный интеллект, который мы часто слышим сейчас, относится к категории слабого искусственного интеллекта, он может решать только задачи в конкретной области и больше используется как инструмент. Слабый искусственный интеллект основан на больших данных и машинном обучении (в том числе на популярном сейчас глубоком обучении), то есть изучении закономерностей вещей посредством большого количества калиброванных данных и алгоритмов. Обучение получает параметр модели, а затем реализует решения на основе этой модели.
Сильный искусственный интеллект относится к способностям человека, таким как независимое мышление, самосознание, эмоции и шесть желаний, рассуждение и индукция и так далее. Можно сказать, что сильный искусственный интеллект практически не имеет прогресса и теоретической инженерной базы, а по текущей реальной ситуации больше похож на красивую фантазию.
Закон Мура
В 1965 году основатель Intel Гордон Мур обнаружил и объяснил, что количество транзисторов в интегральной схеме (теперь называемой чипом) удваивается каждый год, а позже скорректировал свою оценку, изменив цикл на два года. Генеральный директор Intel Дэвид Хаус.
Благодаря закону Мура вычислительная мощность машин увеличилась в геометрической прогрессии за последние полвека, и компьютеры продолжали становиться все более мощными. Экспоненциальные изменения — настолько ужасающая сила, что некоторые утверждают, что пока вычислительная мощность будет сохраняться в течение десятилетий, компьютеры будут иметь те же возможности, что и люди.
Но есть факт, что арифметические способности компьютеров уже убили людей за секунды, но не обязательно обладают интеллектом.
математическое выражение
Во многих дисциплинах, таких как физика, химия, география и т. д., математика может использоваться для описания работы различных систем. Если для реализации мозга используется компьютер, то работа компьютера также является системой.Если операцию можно выразить в математике, то мозг можно реализовать с помощью компьютера.
Поскольку мозг физически состоит из материи, должен существовать какой-то физический закон его работы. И если компьютер не дошел до определенного поведения человека, то должны быть какие-то расширения в существующей математике и физике, и как только будет найдено существование этих расширений, мы получим более мощную систему. Если эти принципы можно описать математически, вполне вероятно, что функции человеческого мозга могут быть реализованы в компьютерах.
Мыслю, следовательно, существую
Могут ли машины думать над этим вопросом, пока нет четких подтверждающих доказательств. Мы почти ничего не знаем о механизме работы человеческого мозга и можем видеть только внешний вид вещей. Мы также не знаем, почему философский мир говорит: «Я мыслю, следовательно, я существую», и мы не знаем, почему они возникают и как возникает это сознание.
Все по физике и математике
Некоторые люди считают, что все дело в физике и математике, и мозг не исключение: пока можно понять принцип работы объекта, его можно описать с помощью математики и смоделировать на компьютере. Их физика и математика способны описать мозг, и после успешного описания естественным образом возникают сознание и мышление.
Мозг подобен устройству обработки информации, а поведение мозга — это преобразование и обработка данных. Входные данные поступают от органов чувств, обрабатываются мозгом, а затем выводятся в различные ткани.
Суммировать
Можно ли заставить машину думать? Этот вопрос в основном заключается в том, чтобы увидеть, может ли он имитировать человеческий мозг. В настоящее время наше понимание устройства и принципов работы мозга ограничено, и можно сказать, что существует только теоретическая возможность реализации. Для сотен миллионов нейронов в человеческом мозгу, и каждый нейрон имеет тысячи связей между другими нейронами, эту сверхвысокую сложность в настоящее время совершенно невозможно смоделировать. Я не знаю, даже после симуляции, будет ли он думать самостоятельно или будет генерировать сознание самостоятельно.
------------- Рекомендуем прочитать ------------
Зачем писать «Анализ проектирования ядра Tomcat»
2018 Алгоритмы структуры сводных данных
Сборник статей по машинному обучению за 2018 г.
Сводка статей о глубине Java за 2018 г.
Резюме по обработке естественного языка за 2018 г.
Резюме глубокого обучения за 2018 г.
Сводка статей об исходном коде JDK за 2018 г.
Обзор Java Concurrency Core за 2018 г.
Поговори со мной, задай мне вопросы:
Добро пожаловать, чтобы обратить внимание: искусственный интеллект, чтение и мысли, болтовня о математике, распределенное, машинное обучение, глубокое обучение, обработка естественного языка, алгоритмы и структуры данных, глубина Java, ядро Tomcat и другие статьи по теме