11月13-14日 OFweek中国高科技产业大会

机器能思考,上帝会发笑吗?

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1950年,“计算机科学之父”阿兰·图灵提出这样一个问题:机器会思考吗?

在你给出肯定或否定的回答之前,我们首先思考一下——什么是“思考”。

机器能思考,上帝会发笑吗?

自然界中,作为人主要区别于其他生物的能力,“思考”将我们置于统治者的至高地位。这种分析、综合、判断、推理、概括的思维活动,让人类善于发现事物发展规律,我们暂且简单粗暴地将其归纳为“学习能力”。

目前科学家认为人类“学习”主要由大脑皮层完成的,人类平均拥有860亿个神经元,其中大脑皮层占据了160亿个。神经元的神奇之处在于它们之间的连接数量巨大,每个神经元可能有成千上万个连接,而这些连接以毫秒级的速度传递着“信息”。

人脑是物种进化的产物,这是大自然的馈赠。在大脑的驱使下,人类继续在探寻着大脑的秘密。

机器

“我发现了人脑是如何工作的!”

多伦多大学的一个实验室每周都会传出这样的呐喊声,从事人工智能研究已经四十余年的杰弗里·欣顿(Geoffrey Hinton)终于从非主流变成主流。再次验证了“科学没有主流”的说法。

1972年,离开剑桥大学的欣顿进入了爱丁堡大学研究人工智能——这个从诞生之初便带有科幻色彩的学科。他执着于寻找大脑工作的原理,直到遇见了发明于20世纪50年代的神经网络,他找到自己的“缪斯”。

神经网络是一种模仿大脑结构和功能的数据模型,模仿人类神经网络,经典神经网络包含了输入层、中间层与输出层。

1958年,由两层神经元组成的神经网络“感知器”被计算科学家 Frank Rosenblatt 提出,他证明了机器识别手写字母的潜力。但那时“感知器”只能处理简单的线性分类任务,因此获得人们言过其实的赞誉后便进入了冰河期,连人工智能领域权威人士马文·明斯基都曾著书称“神经网络实际上无法实现人们期望的功能”。

尽管如此,欣顿始终相信大脑一定是通过某种原理进行工作的。上世纪70年代时他的研究方向一直受到质疑,念研究生的他不断央求导师再给他六个月的时间,他一定可以证明大脑是如何工作的。而六个月之后,这样的执拗会继续上演。

事实上,早期科研人员曾分成了人工智能(AI)和智能增强(IA)两大阵营,“用计算机取代人类”的 AI 两度陷入困境,“用计算机来增强人类智慧”的 IA 则在迅猛发展,从鼠标、个人计算机到智能手机的普及似乎让人们逐渐淡忘了人工智能的童话。

欣顿博士毕业后在英国找不到工作糊口,便去了美国。但是他发现在那里从事人工智能领域研究仍存在局限,因为相关研究的资金支持几乎都来源于军队。欣顿曾半开玩笑地说:“计算机会比美国人先理解讽刺。”相比之下,加拿大的研究环境更加自由,后来他加入多伦多大学任教。

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