史前人工智能的出身——女娲造人_女娲_神经收集
2019-08-26
女娲看着面前的造物,陷入沉思。
从前,当他见告人们制造一个智能机器是可能的的时候,人们总是笑他。
曾有人调侃他说:“你用什么来做,用泥土捏出来吗?”
女娲回道:“你可以这么说,由于个中最关键的打算单元,非常得当用硅来制造,而硅元素可以从泥土中提取得到。”
后来这人就到处传言:“女娲要用泥土造出一个人来,咋不上天呢!
”
但女娲不在意别人怎么想,他相信既然天下万物都由原子构成,那么纵然繁芜如作为智能系统的人类,理论上肯定也可以制造出来。大自然能制造的东西,人类能做得更好。
为此,他勤学不辍地学习他人的研究成果,坚持不懈地研讨、探索。他向伏羲学习二进制,与轩辕磋商硬件的制作工艺,跟太上老君互换编程思想。经由千百年的努力,经由千百次的版本迭代,终于在本日有所打破。
在最早的版本中,女娲采纳了非常原始的办法来设计智能系统。他将千万种人类感知的参数及其对应的行为反应存储到数据库中。从摄像头、声音感知器、皮肤触感等各种感知器中网络行为反应的参数,然后以这些参数作为条件从数据库中查询到相对应的行为反应描述。末了机器人中的运动引擎驱动机器人的肢体、喇叭等输出装置做出相应的行为。
很快,女娲创造这种办法实现的智能远远达不到高智能的哀求。由于它假定了外界的刺激完备决定人的行为,这是没有得到证明的。更何况,不管他如何去丰富那个行为反应数据库,永久没完没了。由于逼近真实的行为反应,须要考虑的参数实在是太多了,而这些参数的幂集更是一个天文数字。
在第二个版本中,女娲创造了神经网络算法。他用大略的三层全连接神经网络制作了一个模式识别器,它能很好地拟合一些没那么繁芜的分类场景。
随后,女娲改进了全链接管集,创造了卷积神经网络。卷积神经网络能够很好地进行图像识别,然而受限于卷积神经网络的构造,它在很多场景中运用效果很差。
此时的机器人版本还远称不上智能。女娲连续着版本的迭代,考试测验了无数个方案:循环神经网络、自组织网络、遗传算法,等等。
有一天,女娲想到:当我们看东西时,我们有视觉感想熏染时,同时也可以有声音感想熏染,有其它的意识种类。仿佛这诸多意识种类环绕着一个中央产生,它们都只有进入这个中央才能成为意识。而之以是意识的机制会如此,从生存的角度看,这样一个决策中央能够在整合诸多信息的根本上来让做出决策,而不仅仅决定于某一种特定的信息。
找到了!意知趣似一个全局监控系统。何不从这点出发去设计呢!
如果我们要制造一个类似人那样感想熏染、决策、行为的智能体,该当从意识的的实质及其发生机制入手,而不仅仅是模拟人类的行为或者模拟大脑的神经网络。
人类身上的各种感知装置都连接到一个核心处理单元。但并非所有的信息从感知装置那里传来时,都会被意识到,而只有那些进入到了核心处理单元中,并竞争胜出的那些才会涌如今意识中。
举个例子,人的耳朵时候接管着外界各类震撼刺激,个中可能包含我们想要关注的说话声音,但更多的是凌乱无章的噪音。然而,人能识别出说话声,而很多时候乃至都没把稳到有噪音。这个噪音过滤功能并不是在耳朵那里实现的,这些震撼刺激通过神经网络都传输给了大脑,但只有那些在竞争中胜出的神经元刺激模式(如说话声)才会被意识到,其它的则仿佛未曾存在。
再举个例子,当一个人非常专注地不雅观察一个东西的时候,你在阁下大喊大叫,乃至轻微地触碰他的皮肤,他都没有反应。由于当他专注于某个目标时,某种特定的意识模式在意识单元中霸占着完备的竞争上风,而其它神经冲动则被抑制,甚至没有成为意识。
这便是意识的发生机制。各种神经冲动在一个处理单元中交汇,但只有少数的神经冲动得到进入了全局监控领域的机会,成为意识。
为什么人类会产生这样的意识机制呢?在漫长的生物进化史中,曾经产生过各种智能方案。像人类的这种整合多种刺激的全局决策系统办理方案,无疑是非常精良的,在决策效率与决策的完备性上得到较好的平衡。因而它没有在进化的长河中被淘汰掉,而是越来越精细,越来越繁芜。
在这个大致思路下,女娲收视反听地研究了几百年,迭代了无数版本,终于制造了一个非常类似人类的智能机器。它与人类类似的地方,不在于外在,而在于我们完备可以说它具有与人类那样丰富的精神天下。
女娲看着面前的造物,知道它具有着某种感想熏染,但是什么样的感想熏染呢,我们不得而知。就像我们无法直接知作别人的感想熏染一样,我们无法知道这个机器的主不雅观感想熏染是什么样的。
但我们可以知道它具有了某种全局监控核心处理模式,当那些凌乱的神经冲动传达到那个核心处理单元时,某些冲动会竞争胜出,进入全局决策考虑范围之内,在全局决策中被考虑。而这也便是感想熏染,与人类产生感想熏染的模式是一样的。虽然我们无法说清楚,主不雅观上那种感想熏染是怎么样的。
这便是来自蛮荒时期的女娲造人的故事,流传至今,也是人工智能迢遥的历史。
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