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原標題：人工智和人腦有多相似源：參考消息美《發(fā)現(xiàn)》月刊網(wǎng)1月14日發(fā)表題為《人工智能和腦：它們有多相？》的文章，作是埃夫麗·赫特文章編譯如下：賴恩·克里斯蒂在其2020年出版的《校準問題機器學習與人類值觀》一書的序中講述了人工智神經(jīng)網(wǎng)絡概念的端。人們已經(jīng)知神經(jīng)元會因為一激活閾值而放電不放電。克里斯安解釋說：“如對神經(jīng)元的輸入和超過這個激活值，那么神經(jīng)元會放電；否則，就不會放電?！?工智能是受人腦發(fā)的，但它到底多像人腦呢？深學習和人造神經(jīng)絡方面的先驅(qū)約亞·本希奧謹慎出，人工智能是大腦中正在發(fā)生事情的模仿，而是復制。蒙特利大學的計算機學授本希奧說：“多來自大腦的啟用到了現(xiàn)在得到用的神經(jīng)網(wǎng)絡的計中，但我們建的系統(tǒng)在許多方與大腦有很大不。”他解釋說，先，最先進的人智能系統(tǒng)并不使脈沖，而是使用點數(shù)。他說：“程人員不在乎復大腦中的任何東。他們只是想做種能奏效的事情”但正如克里斯安所指出的，人神經(jīng)網(wǎng)絡的運作生物神經(jīng)網(wǎng)絡十相似。在認同這程序并不完全像腦的同時，加利尼亞大學戴維斯校的神經(jīng)科學家計算機科學家蘭爾·奧賴利說：神經(jīng)網(wǎng)絡模型更近于大腦實際在的，而不是計算面的純粹抽象描?！眾W賴利說：這些模型中的單正在做一些類似大腦中真正神經(jīng)所做的事情。這僅僅是一個類比比喻。在這個層上確實存在某種性。”驅(qū)動GPT3和ChatGPT等大型語言模型的更新Transformer架構在某些方面甚至以前的模型更類于大腦。奧賴利，這些較新的系正在映現(xiàn)大腦不區(qū)域如何運轉(zhuǎn)，不僅僅是單個神元在做什么。但不是直接映現(xiàn)，是奧賴利所說的重新組合”或“合”。大腦有不的區(qū)域，比如海體和皮質(zhì)，每個域都有不同的計形式。奧賴利說Transformer把這兩者融合在了一起。他：“我認為它就一種糊狀的大腦這種糊狀物被散到網(wǎng)絡的各個部，并做一些類似馬體的事情和一類似皮質(zhì)的事情”奧賴利把Transformer之前的通用神經(jīng)絡比作大腦參與覺的后皮質(zhì)。他釋說，Transformer到來后，它增加了一類似于海馬體的能，他解釋說，馬體擅長存儲和索詳細事實——如早餐吃了什么上班的路線。然，整個人工智能統(tǒng)并非有一個單的海馬體，而是一個巨大的糊狀馬體。普通計算必須通過內(nèi)存中地址或某種標簽查找信息，而神網(wǎng)絡則可以根據(jù)示自動檢索信息你吃了什么早餐）。這就是奧賴所說的神經(jīng)網(wǎng)絡“超能力”。大與神經(jīng)網(wǎng)絡的相是驚人的，但差或許是巨大的。賴利說，這些模與人腦的一個不之處是，它們沒意識的基本要素他和在這一領域作的其他人認為為了擁有意識，經(jīng)元必須進行一有來有回的對話他說：“意識的質(zhì)是，你對自己腦的狀態(tài)有一定感知?！弊龅竭@點需要雙向聯(lián)結然而，所有現(xiàn)有型只有人工智能經(jīng)元之間的單向話。不過，奧賴正致力于此。他研究涉及這種雙聯(lián)結。并非所有機器學習嘗試都于神經(jīng)網(wǎng)絡，但成功的嘗試是這的。這可能不該人感到意外。在十億年的時間里進化找到了創(chuàng)造力的最佳方式。里斯蒂安說，現(xiàn)我們正在重新發(fā)并改造那些最佳法。他說：“事證明，從生物上得最多啟發(fā)的模是表現(xiàn)最好的，不是偶然，也不是巧合。?