束缚与自由的个人资料

指望用人工神经网络在有生之年实现强人工智能的兄弟觉醒吧！请看-》对人工神经网络不太了解，只是神经网络也需要用软件实现，并且功能也比较原始，虽然理论相当健全，既然也是软件虚拟的，每执行一条指令都需要耗时，目前软件的运行也基本都是串行进行的，所谓的并行设计，也只是分时复用CPU的时间。一个神经单元需要一点时间，再虚拟下一个神经元，从信息采集信息传递到信息处理，神经元之间互动，这些一个简单的刺激要想利用神经网络所需要的个数不知道有多少？完整模拟人大脑所需神经网络需要多少个？就算需要1万个可以模拟的到人的大脑，这一万个人造神经网络在单一CPU中根本不能同时并行运行，只能一个个虚拟，得到结果后再考虑下一个。这样一直到有结果！那么以现在CPU的速度来处理这1万个信息单元很花时间，而人类的大脑是并行的一下就有结果，计算机在处理这些庞大的数据时就要一个个来，别扯你速度快！再快也要一个个过。而我们这里还只是简化了人造神经网络的功能，只考虑到单个输入单个输出，其实神经网络个个神经元之间还互相影响，刚才我们只模拟了让这些神经元单个串起来，并未考虑到它们之间的互相影响！如果再这样考虑，所需要的CPU消耗时间又成几何数字增长！ 1 简单的少输入端不太庞大的系统，利用神经元原理可以很好完成。只是弱智能应用 2 类似大脑的人工智能网络因为所需要的人工神经网络超级庞大，理论上行的通，可目前的IC设计工艺和速度成为制约的瓶颈！因此个人观点：要想快点出成绩，只能采用人工设计高级代码，来模拟宏观调控那些弱人工智能以实现强人工智能，我个人对人工神经网络在强人工智能的应用中的应用持否决的态度。有不同观点的大牛们，如果觉得我说的不妥，可以直接说出论理论据。大家探讨！补充一点：目前硅基类可编程器件，除了FPGA 和CPLD 外基本都是串行执行代码的。因此用 PFGA来做人工智能网络可以让各个神经元并行话，可是目前规模太小，我用过最多的也是百万门级的，价格高的吓死人。并且多少门才能模拟一个完整的神经元也是未知数。所以想快速出成绩的大佬们，觉醒吧！对指望用人工智能用神经网络实现的哥们说一句：你至多能算上个预言家！可你在有生之年做不到。

AI-之情感生成，那我就再抛一颗深水炸弹。拍砖吧AI大牛们！重要概念：机器感情或情绪是某一些类同事件，引发兴奋或低落的归类。（对同类事件分类，是机器的拿手好戏！）如我前篇所述:没有情感的人工智能始终是机器，始终是冷血的！那如果尝试让一台机器人拥有抽象情感。这里就举例一个：优越感，这种东西似乎只有人才有！比如你手指上带着一个3公斤重的钻戒，(这里夸张了点！），如果旁边的人都发出惊叹，和羡慕的眼光，这时你的优越感会突然冒出！虽然是一种感觉，很抽象，直接结果是你很兴奋！人工智能如何实现这个？？首先和前面所介绍的：我个人否决用人工神经网络去产生这个抽象的东西，因为人体神经网络这个复杂的东西，连人类自己都只知道个片面的一角，试问如何用这个理论构建完整的人工智能？理论上是可行的，但细节上几乎无法实现的。因此我主张用弱人工智能来组建强人工智能，其实目前的弱人工智能已经做得相当不错！机器视觉，语音合成，自学习体系，各种智能算法都做得相当不错。完全超过了人！可这些东西如一盘散沙，应该制定一个规范让这些部件协作管理。就如一个操作系统，各驱动设备已就绪，就差一核心调度算法！扯远了点，跑题了。优越感产生的前提是你处于某种状态后，别人对你赞许！也可能是语言上的，也可能是表情上的。人工智能最基本的东西，就是判断当前的事情是否对自己有利，和联想功能，当机器生命刚出厂时，唯一的需求也是必要的需求也就是电力供应，对应着婴儿对母乳的需求！当大了点后，有一天模仿着大人蹒跚学走出第一步，其实这个第一步的迈出，她本身已经有兴奋了。因为需求（学习走路）达到目的（大人的走路）！在这个时候父母如果在旁边惊讶的叫好，并且表情上露出这种惊奇的状态也被这个小孩或人工智能生命的视觉系统和听觉系统所捕获。一个再简单的人工智能系统，必须对最近发生的事情进行记录！下面是她的记录 3秒前学了走出第一步，2秒前人类发出“好”的喝彩声，1秒前人类表情发生了变化。如果经常出现这样的事情，那么人工智能生命，在听到好，和看到人类脸上的这个表情时就知道是对自己的赞许！因为3秒前自己尝试了一个动作。久而久之它已经懂得“好”这段音频波形的意思了！并且能看懂人的这个表情了。也就是说，有优越感这个抽象情感前，必须有人发出赞叹声，或投来羡慕的目光！而机器生命，必须能将人类的赞叹声和羡慕目光解读。这样以前的兴奋感就被联想激发出来，最终是因为：人工智能生命带了个不能吃喝对自己生理没帮助的东西（钻戒），因为大家都说好，并且都投来羡慕的目光，引起了机器的兴奋感觉。这样机器生命就知道了这个没实际意义的钻戒的含义：让别人投来羡慕，赞许的目光。当机器生命再深入观察，原来3公斤重的钻戒不是人人都有钱戴的起的！就会真正推理到：别人没有的我有！这才是人们投来羡慕目光的根本原因。并且这样能带给他兴奋的状态。根据我自己的AI程序设计，AI系统应该积极追寻能让自己兴奋的东西，这样，一个机器的感情就不经意自己诞生了。一个重要的概念：机器感情是某一些类同事件，引发兴奋或低落的归类。刚开始人工智能生命只能将这些类同的东西归类，然后就有了骄傲害羞愤怒羡慕妒忌等情感的类别，只是那时他并不能对这些归类命名，直到某一天自己将这些早已形成的归类贴上文字的标签！（那也在人工智能生命学习了文字后）后话：情感只是机器或人类对某些相同事件的分类，这些相同点是可枚举的（情感分类）。因为这些分类本身就直接与兴奋和抑制这些时间结合！所以对他自己下一步的决策很具有影响力。因此情感直接影响决策！并且这些情感对决策的影响应该加权调节，太过灵敏会被别人误认为神经质，太过迟钝会被人说缺乏情感。机器生命可以根据别人的评价自己调节权值。

人工智能重点：自我意识的简单本质，和总结。意识是对外界或强或弱的条件反射，当条件反射牵扯到肢体，或与自己一体的部位动作时。就会行动！外界不仅包括引起条件反射的不属于自己身体的一部分也包括自己的肢体，和自己的思维！对外界的反应，必定有一个结果，当这个结果和自己的思维逻辑推理相符时，我们就会意识到这个东西很重要，比如我们下意识抬起手臂，那么我们大脑产生一个抬起的的画面，然后发现有条手臂，居然真的抬起来了！想象抬起的画面是逻辑推理到的，而手臂真的被抬起这个简单的动作，是自身逻辑推理的验证，当多次逻辑推理和实际控制有明显逻辑关系时，我们就认识到了，这个胳膊是属于自己的。久而久之就有了自我意识。因为人工智能最基本的功能必须做到对重复出现的东西要有个总结分类，否者就不会有自我意识产生。最后，假如人工智能大脑产生了一个抬起别人手臂的意念，却发现别人手臂纹丝不动，这就加强了对自身和外界的区别认识。当然抬起手臂是相对复杂的意识，最基本的意识也是最简单的就是低级别的条件反射，比如皮肤刺痛时的躲避！其实也是意识只不过是逻辑部分相当直接简单就执行了这个躲避动作而已。