現(xiàn)在人工智能，全是細(xì)分領(lǐng)域的算法。

看上去很厲害，AlphaGo贏過李世石。

這一點卵用都沒有。

重要是通用人工智能。

能在不同場景下，使用不同策略。

老鼠都比AlphaGo強。

現(xiàn)在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，全是靜態(tài)的算法。

真實的世界的動態(tài)變化的。

一定在根本邏輯上有謬誤。

有一位學(xué)者叫做Jeff Hawkins。

2004年寫的一本《人工智能的未來》。

還去Ted上做過演講。

他雖然是Palm的創(chuàng)始人。

但是內(nèi)心中，一直熱愛著大腦的生物結(jié)構(gòu)。

他申請哈佛和麻省理工研究大腦。

人家都拒絕他，說根本不需要研究人腦。

只需要持續(xù)優(yōu)化算法就行。

讓他備受打擊，在業(yè)余時間他創(chuàng)立了。

他繼續(xù)研究，創(chuàng)立了Numenta。

提出了一個關(guān)于大腦的理論。

記憶+預(yù)測理論。

把大腦皮層看成是智能的主體。

這里有300億個神經(jīng)元。

人類與動物最大的區(qū)別就在于皮層。

以行為定義智能。

一條鱷魚也是智能，完成復(fù)雜的動作。

人的特殊性就在于大腦皮質(zhì)。

最晚進化出來卻最關(guān)鍵。

現(xiàn)在大腦研究把大腦分成了很多種腦區(qū)。

一個個描述特定腦區(qū)的功能。

這種數(shù)據(jù)過于海量后，仍沒人敢提出一個大腦理論。

作者非常苦惱，自己研究后得出了“千腦智力理論”。

大腦皮層分為6層。

像紙巾一樣疊起來。

所有的大腦結(jié)構(gòu)長得都一樣。

都是由皮質(zhì)柱構(gòu)成。

6層垂直傳遞信息。

有明顯的層級結(jié)構(gòu)。

類似分形的自然生長的形態(tài)。

作者稱現(xiàn)在的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方向完全錯誤。

大腦的信息全都是記憶。

無論從視覺，聽覺，嗅覺等。

傳入大腦都以記憶構(gòu)成的。

大腦無需進行計算，只需要持續(xù)的預(yù)測。

預(yù)測，就是一直直覺。

數(shù)學(xué)上就是貝葉斯計算。

這個計算，不是是非判斷。

而是模糊的猜測。

大腦中會形成很多個模型。

每個皮質(zhì)柱都有上千個模型。

功能主義認(rèn)為行為決定了智能。

完全忽略了人智能的思維活動。

人不停的根據(jù)已有信息建立的模型。

去猜測未來的事物。

這個猜，就是理解的意思。

傳統(tǒng)人工智能只能是非判斷，針對特定場景。

生物智能根據(jù)記憶，去判斷未知事物的概率。

人工智能一旦遇到了新環(huán)境，完全就傻眼了。

生物智能卻不會，因為預(yù)測模式非常的皮實。

對環(huán)境不敏感，任何信息都能拿來運算。

極小的數(shù)據(jù)量，就能得出優(yōu)秀的預(yù)測。

這就是直覺。

人的空間感，來自于視覺。

人的時間感，來自于觸覺。

我想建立一個系統(tǒng)能夠容納不同的硬件和不同軟件。

進行橫向連接不同的理論。

在連接不同信息時轉(zhuǎn)換成概率模型。

能夠增加魯棒性。

參考耗損結(jié)構(gòu)，由1977的諾獎得主的普里戈金提出。

開放系統(tǒng)在能量的灌注下，不斷的變得秩序。

之前看待矛盾，是A和B如何動態(tài)和合。

可以更高層次以系統(tǒng)角度觀察。

世界除了正反饋，還有負(fù)反饋，延遲。

遇到瓶頸時，正反饋就會收斂。

有目標(biāo)時，系統(tǒng)會收斂于負(fù)反饋。

智能的定義是什么？

我查到是在復(fù)雜環(huán)境中達成目標(biāo)的能力。

系統(tǒng)也有目標(biāo)，人也一樣。

調(diào)和矛盾的目的，本身就是完成目標(biāo)。

不用刻意調(diào)和矛盾。

系統(tǒng)只需要有目標(biāo)就有動力。

動力代表了能量，能夠調(diào)和矛盾。

不用刻意調(diào)和，所有縱向的理論。

創(chuàng)立一個橫向連通的數(shù)據(jù)模型很重要。

但是，實踐更重要。

得讓人工智能跨領(lǐng)域的，去學(xué)習(xí)經(jīng)驗。

給人工智能更高目標(biāo)，鍛煉它的通用能力。

90%人做不到通才，成長路程充滿艱辛。

多久能實現(xiàn)通用人工智能？

中國美國不脫鉤的話，30年都不會出現(xiàn)。

但是疫情出現(xiàn)，大國之間的戰(zhàn)略博弈，不確定增加。

各國需要投入資金研究，確保戰(zhàn)略安全。

通用人工智能，現(xiàn)在性能還很緩慢。

雖然有投資，但背后的金主都是政府。

北大清華開設(shè)了通用人工智能人才班。

這一波中國美國在基礎(chǔ)科技持續(xù)較勁。

這是最壞的時代，也是最好的時代。