q****s
发帖数: 2 | 1 如果我们回头看看人工智能的历史，会发现AI起起落落了3-4次，每次都是因为专家们
盲目得相信某种技术，对“智能”没有深刻的认识，每次都是以高预期的失望告终，从
而导致一次次的寒冬。即使现在的深度学习也没有触及“智能”本质。当然深度学习有
它的用处，在数据挖掘，统计方面可以做得很好，但是要将它等同于“智能”，那是将
希望放错地方了。
以现在的深度学习，即使与各种产业结合也会出现很多问题。它并不是智能的，需要大
量数据，另外容易被干扰，稍微复杂点的环境就会让系统出现错误，这些所谓的人工智
能告诉你的答案是没有任何缘由的，你无法判断这个答案是对是错。在某些关键环节，
寄希望于这种方法是危险的。现有的人工智能，投入再多的钱，得到的回报只有越来越
少。
真正的AI是在基于大脑工作原理基础上搭建出来的系统。“智能”的本质是生物个体为
了适应环境而演化出来的处理环境的信息输入并做出反应的系统。随着处理信息能力的
增强，系统能够处理的信息也逐渐从简单到复杂发生演变。当信息变得复杂时，“智能
”就产生了。
如何从脑科学到人工智能可以参考这篇文章：
https://zhuanlan.zhihu.com/p/129673481 |
c*******e
发帖数: 5818 | 2 听着好像除了clone，基于计算的人工智能就不行？？
：
：如果我们回头看看人工智能的历史，会发现AI起起落落了3-4次，每次都是因为专家们 |
q****s
发帖数: 2 | 3 其实不一定是clone,只要我们掌握了大脑运作的规则，在规则不变的情况下，是可以有
多种形态的。如果连规则都不知道，那就是瞎弄了。
家们
【在 c*******e 的大作中提到】
: 听着好像除了clone，基于计算的人工智能就不行？？
:
: ：
: ：如果我们回头看看人工智能的历史，会发现AI起起落落了3-4次，每次都是因为专家们
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p******m
发帖数: 353 | 4 得把脑神经信号如何传递的本质搞清楚才能真正实现，现在的人工神经网络模拟太粗糙
了！ |
