第100章 (第2/2页)

考虑这些常识问题？因为我感觉概率学已经玩不动了。我的偶像杨立昆，在2017年就说他已经准备好放弃概率学。那时我还是个无知少年，觉得他在无病呻吟。到2029年，我比他更绝望。不是说概率学ai不行，它很厉害。谷歌透镜、人脸识别、自动驾驶、智能辅助设计、诊断系统、智能测谎、无人机刺杀、智能战略防御，不久之前你们还用得很开心。这些都是概率学ai的成果。当代流行的ai中，最差劲的是智能教育系统，教书的ai假装教，上课的学生假装学。最可笑的是ai明星，猴子穿个龙袍就敢去演皇帝。这两个失败都情有可原：在我看来，当个好老师是人类最高智力成就，而表演别人是人类最狡诈的智能行为。这些短板还不算严重。真正严重的是：概率学ai看来永远达不到我的目标——通用人工智能。（注：杨立昆，即yann le，美国人工智能学家，深度学习的创始人之一，被誉为“卷积网络之父”。）

    “于是我反复思考那个唯一的通用智能，越想越气愤。它凭什么那么简单却那么厉害啊？”

    国务卿不举手直接站起来：“简单？你不是刚说它极其复杂、无法制造吗？”

    “它长得极其复杂，运作的原理却非常简单。跟概率学ai正好相反。我们用概率学ai解决一个问题，构造框架简单明了，但具体实现要做非常复杂的设计、计算和测试。其中有些部分纯粹靠反复碰运气，碰到正确答案为止。为什么正确我们都不知道。而且无法移植，能解决人脸识别的ai设计遇到翻译问题马上废掉，几乎是从头做起。也就是说，我们没有一个关于智能的整体解决方案，都是具体问题各自为战。大脑是一个明摆着的整体解决方案。大脑神经元不懂任何算术，更别说概率学，执行的操作就那么两下。组成一个庞大的网络却能解决一切问题。”

    “哦？我听过的科学家，都说大脑的运作原理无比复杂。你却说简单？那么简单的话，能分享一下吗？”

    “刚才我讲人怎么下棋的时候，已经说过了：记录，模式抽象，分类，层层创造新概念，把记下的模式用来预测。完了。”

    国务卿一时摸不着头脑。图海川挥手让他坐下。戈德曼坐在旁边不动如山，根本当他不存在。

    “同行们注意！下面是你们不知道的，或者不愿意承认的。连接主义者很不幸。他们的直觉其实是对的，但生活在上个世纪，生物学和认知神经学都太落后，根本不懂大脑。我们先来看看大脑到底怎么工作。

    “我们的计算机程序，数据结构非常复杂，大学时数据结构基础就要学一年。谷歌推出的ai数据标准，光是‘张量’一个结构就能把有些专业人士打晕。而大脑呢？它只传输一种信号：神经电位冲动。它只存储一种数据：组合序列。

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