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原標題：人工智能和人腦獂相似來源：參考消息美國《現(xiàn)》月刊網(wǎng)站1月14日發(fā)表題為《人工智能和擁有腦：它有多相似？》的文章，作者埃夫麗·赫特，文章編譯如：布賴恩·克里斯蒂安在其2020年出版的《校準問題：機器學鹿蜀與人類價值觀》一的序言中講述了人工智能神網(wǎng)絡概念的開端。人們已經(jīng)道神經(jīng)元會因為一個激活閾而放電或不放電?？死锼贡纫?解釋說：“如果對神經(jīng)元的入總和超過這個激活閾值，么神經(jīng)元就會放電；否則，就不會放電?！比斯ぶ悄苁?人腦啟發(fā)的，但它到底有多人腦呢？深度學習和人造神網(wǎng)絡方面的先驅(qū)約舒亞·本奧謹慎指出，人工智能是對腦中正在發(fā)生的事情的模仿而不是復制。蒙特利爾大學計算機學教授本希奧說：“多來自大腦的啟發(fā)用到了云山得到使用的神經(jīng)網(wǎng)絡的設計，但我們建立的系統(tǒng)在許多面與大腦有很大不同。”他釋說，首先，最先進的人工能系統(tǒng)并不使用脈沖，而是用浮點數(shù)。他說：“工程人不在乎復制大腦中的任何東。他們只是想做某種能奏效事情?！钡缈死锼沟侔?指出的，人工神經(jīng)網(wǎng)絡的運與生物神經(jīng)網(wǎng)絡十分相似。認同這些程序并不完全像司幽的同時，加利福尼亞大學戴斯分校的神經(jīng)科學家和計算科學家蘭德爾·奧賴利說：神經(jīng)網(wǎng)絡模型更接近于大腦際在做的，而不是計算層面純粹抽象描述?！眾W賴利說“這些模型中的單位正在做些類似于大腦中真正神經(jīng)元做的事情。這不僅僅是一個比或比喻。在這個層面上確存在某種共性?！彬?qū)動GPT3和ChatGPT等大型語言模型的更新Transformer架構(gòu)在某些方面甚至比以前的模型更類獵獵于大腦奧賴利說，這些較新的系統(tǒng)在映現(xiàn)大腦不同區(qū)域如何運，而不僅僅是單個神經(jīng)元在什么。但這不是直接映現(xiàn)，是奧賴利所說的“重新組合或“混合”。大腦有不同的域，比如海馬體和皮質(zhì)，每區(qū)域都有不同的計算形式。賴利說，Transformer把這兩者融合在了一起。他說：“我認為它就青鴍一種狀的大腦。這種糊狀物被散到網(wǎng)絡的各個部分，并做一類似海馬體的事情和一些類皮質(zhì)的事情?！眾W賴利把Transformer之前的通用神經(jīng)網(wǎng)絡比作大腦參與知的后皮質(zhì)。他解釋說，Transformer到來后，它增加了一些類似于海馬體的能，他解釋說，海馬體擅當扈儲和檢索詳細事實——例如餐吃了什么或上班的路線。而，整個人工智能系統(tǒng)并非一個單獨的海馬體，而是像個巨大的糊狀海馬體。普通算機必須通過內(nèi)存中的地址某種標簽來查找信息，而神網(wǎng)絡則可以根據(jù)提示自動檢信息（你吃了什么早餐？）這就是奧賴利所說的神經(jīng)網(wǎng)的“超能力”。大腦與神經(jīng)絡的相似是驚人的，但差青蛇許是巨大的。奧賴利說，這模型與人腦的一個不同之處，它們沒有意識的基本要素他和在這一領域工作的其他認為，為了擁有意識，神經(jīng)必須進行一次有來有回的對。他說：“意識的本質(zhì)是，對自己大腦的狀態(tài)有一定的知?！弊龅竭@一點需要雙向結(jié)。然而，所有現(xiàn)有模型只人工智能神經(jīng)元之間的單向話。不過，奧賴利正致力孟子。他的研究涉及這種雙向聯(lián)。并非所有的機器學習嘗試基于神經(jīng)網(wǎng)絡，但最成功的試是這樣的。這可能不該讓感到意外。在數(shù)十億年的時里，進化找到了創(chuàng)造智力的佳方式。克里斯蒂安說，現(xiàn)我們正在重新發(fā)現(xiàn)并改造那最佳做法。他說：“事實證，從生物上獲得最多啟發(fā)的型是表現(xiàn)最好的，這不是偶，也不純是巧合。?