在深度學(xué)習(xí)剛剛進(jìn)入視線時(shí)，大多數(shù)AI研究人員嗤之以鼻，但短短幾年后，它的觸角已經(jīng)橫跨醫(yī)療、教育、汽車等眾多領(lǐng)域。
AI 在深度學(xué)習(xí)的加持下，近幾年在人臉識(shí)別、圍棋、Dota等任務(wù)上屢屢擊敗人類，這種趨勢(shì)似乎也在暗示：深度學(xué)習(xí)就是打開人工智能寶藏的鑰匙。
但也有觀點(diǎn)認(rèn)為當(dāng)前深度學(xué)習(xí)已經(jīng)走到了死胡同，例如全球人工智能計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域奠基人之一、約翰霍普金斯大學(xué)教授艾倫·尤爾就曾拋出“深度學(xué)習(xí)在計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域的瓶頸已至”的觀點(diǎn)。
本文作者 Randy Laybourne 比較支持尤爾教授觀點(diǎn)，并盤點(diǎn)了20條理由逐一論述深度學(xué)習(xí)的研究當(dāng)前已經(jīng)走到了死胡同。AI科技評(píng)論作了有刪改的編輯，請(qǐng)欣賞~
1、反向傳播技術(shù)只適合狹義AI
反向傳播是深度學(xué)習(xí)的基本技術(shù)，它能夠讓神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在訓(xùn)練過(guò)程找到“最優(yōu)解”。但是如果讓訓(xùn)練好的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)執(zhí)行另一項(xiàng)任務(wù)或者使用新數(shù)據(jù)時(shí)就會(huì)發(fā)生災(zāi)難性遺忘，從而無(wú)法完成持續(xù)學(xué)習(xí)的目標(biāo)。
當(dāng)然，你可以減少之前學(xué)習(xí)任務(wù)以及調(diào)整網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)來(lái)解決災(zāi)難性遺忘，但是如果有新數(shù)據(jù)涌入，則必須增加神經(jīng)元的數(shù)量。
大腦與我們手工設(shè)計(jì)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相比有著更多的神經(jīng)元，所以你會(huì)認(rèn)為增加人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的神經(jīng)元完全沒有問(wèn)題對(duì)吧？
但是你也要明白，大腦具有功能模塊化的特點(diǎn)，它在執(zhí)行任務(wù)的時(shí)候，每次只調(diào)用一小部分神經(jīng)元。而反向傳播在迭代的時(shí)候調(diào)用的是全部的神經(jīng)元。
另外，大腦模塊化的特點(diǎn)能讓我們?nèi)祟悓W(xué)習(xí)到不同的東西，而且不同模塊之間信息是可以相互交流的。
那么構(gòu)造多個(gè)深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)并讓它們之間互相連接能夠解決問(wèn)題么？
顯然高級(jí)智能的功能遠(yuǎn)不止這些。
2、無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)
大腦在進(jìn)行學(xué)習(xí)的時(shí)候，并不需要大量的示例，也不需要一個(gè)監(jiān)督者在旁邊“叮囑”。大腦的學(xué)習(xí)方法更加復(fù)雜，例如，即使一些“數(shù)據(jù)”沒有打標(biāo)簽，大腦也能從其中學(xué)到一些東西。
當(dāng)然，我們也不是在模仿翅膀的動(dòng)作來(lái)制造飛行器，但是鳥類卻證明了當(dāng)克服重力時(shí)，比空氣重的物體也能夠飛行，這意味著即使通用人工智能沒有大腦一樣的思考方式，也能夠通過(guò)無(wú)監(jiān)督的學(xué)習(xí)方式實(shí)現(xiàn)智能。
3、認(rèn)知圖與路線
當(dāng)前，深度學(xué)習(xí)想要掌握更多的是一種認(rèn)知路線，即從輸入數(shù)據(jù)到輸出的認(rèn)知途徑，也就是說(shuō)，深度學(xué)習(xí)是輸入和輸出之間關(guān)聯(lián)記憶的一種形式。
考慮下面一種認(rèn)知路線的情況：
“徑直穿過(guò)森林，看到一條河，然后穿過(guò)小河，左轉(zhuǎn)，在一棵奇怪的樹附近停下來(lái)，然后能到山頂上有三塊大石頭的山，最后沿著路上去”
現(xiàn)在的問(wèn)題是，如果有人砍掉了樹或不知何故搬開了石頭呢？
這就是深度學(xué)習(xí)的缺點(diǎn)：知識(shí)的應(yīng)用范圍非常狹窄，只適用于一項(xiàng)任務(wù)。解決方法是創(chuàng)建一個(gè)動(dòng)態(tài)的地圖，即找到從不同起點(diǎn)到無(wú)限終點(diǎn)的多條路線。
這就是狹義AI和通用AI的區(qū)別，這種區(qū)別也深深影響著神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)。
4、預(yù)測(cè)過(guò)程
我們的大腦總是嘗試主動(dòng)預(yù)測(cè)接下來(lái)幾秒所發(fā)生的事情，并根據(jù)實(shí)際情況調(diào)整預(yù)測(cè)細(xì)節(jié)。這也是人類具有強(qiáng)烈好奇心的原因。
除此之前我們?nèi)祟愡€有另一個(gè)驅(qū)動(dòng)因素，即當(dāng)我們有著很好的基礎(chǔ)時(shí)，我們總想要改善我們關(guān)于心理模型的認(rèn)知地圖-。
人類在面臨未知的時(shí)候總是想要找到一個(gè)令人滿意的解釋，否則不會(huì)停下來(lái)。所以說(shuō)這種預(yù)測(cè)過(guò)程可以節(jié)省我們的精力，也可以激勵(lì)我們變得越來(lái)越好，能夠擴(kuò)大我們的知識(shí)面和技能，完善我們的知識(shí)和技能認(rèn)知圖。
這也就是說(shuō)預(yù)測(cè)性處理是我們直覺的來(lái)源。顯然，深度學(xué)習(xí)缺乏這種預(yù)測(cè)。
5、高效利用資源
谷歌的TPU
能源的缺乏性沒有人可以否認(rèn)，我們大腦在處理問(wèn)題的時(shí)候，也會(huì)對(duì)盡可能多的事情說(shuō)“不”。具體而言，當(dāng)大腦處理一個(gè)連續(xù)的數(shù)據(jù)流的時(shí)候，會(huì)經(jīng)過(guò)一層過(guò)濾裝置，過(guò)濾掉無(wú)用信息，將重要的信息發(fā)送到大腦皮層。
當(dāng)在無(wú)意識(shí)狀態(tài)下處理事情的結(jié)果足夠好的時(shí)候，大腦就不會(huì)切換這種狀態(tài)。當(dāng)有重要任務(wù)要做的時(shí)候，大腦會(huì)關(guān)閉一些默認(rèn)狀態(tài)下的大型網(wǎng)絡(luò)神經(jīng)元，然后開啟中央執(zhí)行網(wǎng)絡(luò)。
根據(jù)研究，大腦大概有86~1000億個(gè)神經(jīng)元，大多數(shù)被密集的分布在小腦部分，主要負(fù)責(zé)人體的各項(xiàng)活動(dòng)。前面也提到，大腦會(huì)有選擇的關(guān)閉或開啟某些神經(jīng)元，而深度學(xué)習(xí)則在每一次迭代中都會(huì)利用所有的神經(jīng)元，這也是為什么我們至今沒有設(shè)計(jì)出如此規(guī)模的神經(jīng)元的原因。
另外，深度學(xué)習(xí)的能源效率很低，以至于在即使最強(qiáng)大的處理器加持下，也無(wú)法與運(yùn)行頻率只有10–40Hz的大腦相提并論。
6、多感官數(shù)據(jù)表示
目前，語(yǔ)音是人工智能最難啃的硬骨頭。雖然我們可以利用AI設(shè)計(jì)出色的文本生成系統(tǒng)，也能夠?yàn)槿祟惥幾珒?yōu)秀的文本。但這種文本生成系統(tǒng)背后存在“理解”么？還是說(shuō)只是單詞之間的統(tǒng)計(jì)關(guān)系。
在小孩子學(xué)習(xí)語(yǔ)言之前，其實(shí)就已經(jīng)受到了許多感官刺激，小孩所接觸的每種含義特征不是某些數(shù)據(jù)集中的相鄰單詞，而是豐富的體驗(yàn)集，包括視覺，聲音，氣味，味道，觸覺，情感等等。
然后，在這些特征的基礎(chǔ)上，我們貼上正確的標(biāo)簽，教導(dǎo)孩子進(jìn)餐，去洗手間或其他任何東西。
另外，即使我們不知道某些“東西”確切的名字，也可以根據(jù)未知對(duì)象的屬性與已知類的相似性對(duì)其進(jìn)行分類。例如聲音很容易引起情緒反應(yīng)，氣味會(huì)帶回記憶。
顯然，當(dāng)前的深度學(xué)習(xí)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)只是具有強(qiáng)大的單獨(dú)處理功能，無(wú)法匹配類似的連接。
7、經(jīng)驗(yàn)豐富
如何向AI解釋這個(gè)世界，僅僅讓AI通過(guò)靜止圖像或文本數(shù)據(jù)集了解所處的世界，不考慮上下文、背景啥的么？
假設(shè)不曾得知“引力”為何物，那么我們?cè)撊绾谓虒?dǎo)AI？
如果我們想要具有類人能力的機(jī)器，我們必須認(rèn)識(shí)到至少我們的身體和大腦是生物機(jī)器。
人類的大腦將無(wú)色，無(wú)聲和無(wú)味的原子渲染成世界，并“解釋編碼”傳入信號(hào)，同時(shí)創(chuàng)建一個(gè)可以讓我們理解的現(xiàn)實(shí)模型。
只有這樣我們才會(huì)知道在地球上扔?xùn)|西時(shí)，它就會(huì)掉落。但是數(shù)字地圖上向下移動(dòng)的點(diǎn)不受重力影響。顯然數(shù)字世界和物理世界的規(guī)則非常不同。
深度學(xué)習(xí)能夠教導(dǎo)AI理解這一點(diǎn)么
8、連續(xù)立體聲數(shù)據(jù)流
我們的身體大致具有對(duì)稱性，我么擁有雙眼、雙耳、雙手、雙腿，還有兩個(gè)大腦半球。這幫助我們以一種新的方式感知世界并與之互動(dòng)。
立體視覺可以幫助我們測(cè)量視覺場(chǎng)景的深度，聲音可以幫助我們定位視覺的來(lái)源，大腦的二元性可以幫助我們應(yīng)對(duì)不同心理能力。。。。。。
同時(shí)，大腦的連續(xù)性功能使我們確信，前一秒還是你的朋友的那個(gè)人仍然是原來(lái)的那個(gè)人，你不需要通過(guò)視覺或聲音屬性再次確認(rèn)。
大腦會(huì)主動(dòng)預(yù)測(cè)正在發(fā)生的事情，從而節(jié)省精力，增強(qiáng)信心，并實(shí)時(shí)學(xué)習(xí)。
深度學(xué)習(xí)在目前顯然無(wú)法達(dá)到。
9、非隨機(jī)初始化
人腦的語(yǔ)義空間
人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的初始化是隨機(jī)的，我們使用基于梯度的方法來(lái)訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)，并使其在所有值都相同時(shí)對(duì)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行分解。
可以對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行優(yōu)化，并強(qiáng)制指定其初始化的方法。但要注意的是，這在有監(jiān)督的環(huán)境中是可以實(shí)現(xiàn)的，要想在現(xiàn)實(shí)世界中大規(guī)模部署自主AI，顯然隨機(jī)初始化可能是最好的選擇。在此類情況下，不管時(shí)間和位置如何，我們最好的想法是讓AI以類似方式完成適應(yīng)過(guò)程。
10、將情緒狀態(tài)作為一個(gè)通用評(píng)價(jià)系統(tǒng)
我們或許認(rèn)為情緒是人類所獨(dú)有的，甚至不及硬邏輯。
但是它作為人體中的一個(gè)通用評(píng)價(jià)系統(tǒng)，我們能夠很快地通過(guò)情緒快速評(píng)估自身的狀態(tài)：是充滿活力還是歡欣鼓舞，亦或是無(wú)比沮喪的低沉狀態(tài)。
無(wú)論我們何時(shí)要做決定，都要基于我們自身的感受。即便我們要考慮斟酌很久來(lái)評(píng)估不同的選擇，然而最后，我們還是會(huì)選擇我們“感覺起來(lái)”最好的那個(gè)。
我們已經(jīng)嘗試用強(qiáng)化學(xué)習(xí)來(lái)模擬人類的情緒，然而僅僅也才走出了一小步。
情緒能夠被量化，這是因?yàn)樗麄兌际怯刹煌瑢用娴纳窠?jīng)化學(xué)物質(zhì)所組成的，例如血清素、多巴胺、腎上腺素等等。
我們做出想要戰(zhàn)斗或航行的反應(yīng)，是因?yàn)槎喟桶泛芨?，它能夠刺激我們快速?zhí)行一系列動(dòng)作。而當(dāng)去甲腎上腺素低時(shí)，我們會(huì)感受到害怕的情緒從而試圖逃跑;當(dāng)去甲腎上腺素高時(shí)，我們會(huì)找到勇氣去戰(zhàn)斗，或者在極端高時(shí)，我們會(huì)感受到憤怒或強(qiáng)烈的瘋狂的情緒。
11、數(shù)字化神經(jīng)調(diào)質(zhì)
數(shù)字化神經(jīng)調(diào)質(zhì)可以讓自主的 AI 以跟神經(jīng)調(diào)質(zhì)同樣的方式，打開和關(guān)閉大規(guī)模的神經(jīng)子網(wǎng)絡(luò)。
在人腦中，高水平的神經(jīng)調(diào)質(zhì)乙酰膽堿會(huì)增加與記憶、內(nèi)部定向認(rèn)知、思考和推理相關(guān)的神經(jīng)元活動(dòng)。
而多巴胺則會(huì)增加外部認(rèn)知的重要性，并更快地選擇足夠好的動(dòng)作。
食欲素調(diào)節(jié)能量，當(dāng)我們處于清晰狀態(tài)時(shí)，會(huì)增加;當(dāng)我們?nèi)胨虍a(chǎn)生免疫反應(yīng)時(shí)，則會(huì)降低。在自主機(jī)器人等設(shè)備一直無(wú)法連接到電源時(shí)，數(shù)字化食欲素有助于實(shí)現(xiàn)優(yōu)秀的能量消耗。
人體使用化學(xué)物質(zhì)自動(dòng)進(jìn)行自我調(diào)節(jié)，我認(rèn)為在這方面，人工智能也存在巨大的可能性。
12、人工直覺
深度學(xué)習(xí)自身其實(shí)僅是處理數(shù)據(jù)的一種方法，從輸入到輸出的一種非常被動(dòng)的方法。而人類也賦予深度學(xué)習(xí)一種非常強(qiáng)大的能力，那就是直覺。
在深度學(xué)習(xí)中當(dāng)所有條件都匹配時(shí)，網(wǎng)絡(luò)中神經(jīng)單元會(huì)被預(yù)先激活，但是最終是否會(huì)對(duì)現(xiàn)實(shí)造成一些影響，我們尚未可知，我們只是感覺到，將會(huì)產(chǎn)生一些影響。
人類的意識(shí)中也盡是與此相同的機(jī)制：腦海中蹦出來(lái)的想法不知從何而來(lái)，但是大腦會(huì)認(rèn)為這些想法將來(lái)是有用的。
直覺能夠幫助我們未雨綢繆，也能夠讓數(shù)據(jù)處理變得更加簡(jiǎn)單。例如在深度學(xué)習(xí)中，如果上下文都是正確的，則可以降低針對(duì)目標(biāo)或聲音識(shí)別的閾值，來(lái)簡(jiǎn)化處理流程。
有時(shí)直覺也可能讓我們犯錯(cuò)，例如我們可能會(huì)錯(cuò)認(rèn)朋友，或者聽到別人實(shí)際上并沒有說(shuō)過(guò)的話。
但是大多數(shù)時(shí)候，我們利用直覺節(jié)省了大量的能源，甚至由于直覺發(fā)出了對(duì)潛在危險(xiǎn)的預(yù)警而挽救了數(shù)不盡數(shù)的生命。
13、隱藏的大腦：神經(jīng)膠質(zhì)細(xì)胞
多年來(lái)，神經(jīng)膠質(zhì)細(xì)胞一直僅僅被視作大腦的填充物，然而它實(shí)際上對(duì)大腦的運(yùn)行有很大的影響作用。人類擁有的神經(jīng)膠質(zhì)細(xì)胞比神經(jīng)元還多，它們支持神經(jīng)元部分、提供營(yíng)養(yǎng)并通過(guò)觸發(fā)免疫反應(yīng)來(lái)處理如有毒的代謝衍生物等垃圾和外部危險(xiǎn)。
然而當(dāng)前的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)完全不把神經(jīng)膠質(zhì)細(xì)胞當(dāng)回事。但是，它們可是實(shí)實(shí)在在控制著神經(jīng)元的啊。
它們除了對(duì)神經(jīng)元起到維持作用外，還影響著神經(jīng)元的尖峰，如果應(yīng)用到深度學(xué)習(xí)中，有可能還能夠計(jì)算數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)的誤差。
星型膠質(zhì)細(xì)胞不受短時(shí)期內(nèi)的電刺激，而是受長(zhǎng)時(shí)期的化學(xué)刺激。它們可以在全局范圍內(nèi)彼此進(jìn)行交互，并不僅僅為需要更多資源的地方提供資源，還能改進(jìn)整個(gè)系統(tǒng)的運(yùn)行。
14、皮層下成分
目前的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)不僅忽略了星型膠質(zhì)細(xì)胞，而且忽略了皮層下成分。
在處理數(shù)據(jù)時(shí)，人腦除了新皮層，還有大量其他的模塊來(lái)對(duì)其進(jìn)行支持，如丘腦、海馬體、紋狀體以及杏仁核等等。
它們都在大腦中扮演中非常重要的角色。
沒有海馬體和內(nèi)嗅皮質(zhì)，我們就無(wú)法記憶，也很難在物理空間進(jìn)行定位。丘腦過(guò)濾數(shù)據(jù)，并將數(shù)據(jù)傳輸?shù)酱竽X的正確部位。紋狀體和杏仁核則能夠調(diào)節(jié)對(duì)輸入數(shù)據(jù)做出的反應(yīng)。
屏狀體也是大腦中一個(gè)非常有意思的部分?？茖W(xué)家們發(fā)現(xiàn)，當(dāng)受到電刺激時(shí)，它會(huì)充當(dāng)意識(shí)的“開關(guān)”。
15、因果推理
人類擁有的強(qiáng)大能力之一，便是因果推理。
我們可以通過(guò)做心理模擬——想象或回想整個(gè)過(guò)程的步驟，在大腦中找到導(dǎo)致某個(gè)結(jié)果可能存在的原因。
而關(guān)聯(lián)性并不就是指因果關(guān)系，正如一句名言所說(shuō)的：僅僅使用統(tǒng)計(jì)學(xué)是遠(yuǎn)不夠的，我們還需要用到關(guān)系、豐富的語(yǔ)境信息和多感官體驗(yàn)。
16、心理模擬器
如文章開頭所提到的，人腦實(shí)際上是從無(wú)色、無(wú)味、無(wú)聲音的原子來(lái)呈現(xiàn)現(xiàn)實(shí)世界的。
這是因?yàn)樗绱松瞄L(zhǎng)這種呈現(xiàn)方式，并且還能夠模擬未曾發(fā)生過(guò)的事情。而這也是我們的想象力之所以存在，并且還會(huì)做夢(mèng)的原因。
它讓我們?cè)诂F(xiàn)實(shí)世界中不受任何損失地體驗(yàn)和學(xué)習(xí)。這種心理模擬器也是意識(shí)型體驗(yàn)的基礎(chǔ)。
人類創(chuàng)造了很多抽象的事物，這些都僅存在于我們的腦海中。我們?cè)谡嬲齽?dòng)手發(fā)明某些東西前，會(huì)先在腦海中進(jìn)行想象。這也是人類進(jìn)化擁有比其他生物更好的優(yōu)勢(shì)的源泉所在
在未來(lái)的通用人工智能框架中，我們需要用到心理模擬器！
17、增量學(xué)習(xí)
增量學(xué)習(xí)的方法，與用固定的數(shù)據(jù)集來(lái)訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方法完全相反。
這種方法可以讓機(jī)器一直學(xué)習(xí)到新的東西，并且不斷更新現(xiàn)有的知識(shí)來(lái)進(jìn)行自我提高。
當(dāng)然，我們可以總是用新的數(shù)據(jù)來(lái)重新訓(xùn)練模型，但是這種做法會(huì)讓資源利用效率低下，而采用更大的神經(jīng)架構(gòu)來(lái)訓(xùn)練模型，則一直以來(lái)都存在問(wèn)題。
直觀上，雖然增量學(xué)習(xí)會(huì)導(dǎo)致所謂的過(guò)擬合，但是現(xiàn)在已經(jīng)有很多技術(shù)能夠解決這一問(wèn)題。并且，將足夠多的數(shù)據(jù)增量添加到記憶中的增量學(xué)習(xí)方法，要更簡(jiǎn)單得多。
人類并非天地萬(wàn)物的主宰，我們擅長(zhǎng)處理自身已有足夠多經(jīng)驗(yàn)的事情，并且還可以隨時(shí)更新心理模型來(lái)選擇更好的解決方案。
18、終極算法
我認(rèn)為，我們能夠找到最終算法，開啟推動(dòng)人工智能發(fā)展的鑰匙。
到那時(shí)，數(shù)據(jù)處理將會(huì)變得不同，所謂的超參數(shù)在不同情況下也會(huì)各不相同，然而，整個(gè)人工皮層中的算法可能卻是一樣的，它們決定哪些是高度相關(guān)、哪些的相關(guān)性較低，哪些需要記住、哪些舍棄。以及，哪些要被記成反面案例。
19、硬件：專用處理單元
一般用途的處理單元如CPU，不如專用處理單元的效率高。為了達(dá)到復(fù)雜的認(rèn)知結(jié)構(gòu)所需要的效率，處理單元需要足夠的并行性。
由于抽象層諸多，當(dāng)計(jì)算機(jī)運(yùn)行某些任務(wù)時(shí)，比如圖形用戶界面、框架和開發(fā)庫(kù)、操作系統(tǒng)以及給機(jī)器代碼編程語(yǔ)言等，處理單元會(huì)在這些抽象層之間轉(zhuǎn)換。并且，這樣做非常費(fèi)時(shí)間。
讓它乘以每秒數(shù)十億次運(yùn)行，你就能夠?qū)μ幚韱卧倪\(yùn)行情況有一個(gè)較為全面的了解。
編程語(yǔ)言有助于原型設(shè)計(jì)和實(shí)驗(yàn)，能夠讓解決方法適應(yīng)我們的需求。但是編程語(yǔ)言的重要部分需要在處理單元執(zhí)行，就像每個(gè)CPU內(nèi)部都有算術(shù)邏輯單元一樣。
我們需要在硬件中實(shí)現(xiàn)關(guān)鍵的算法，現(xiàn)在許多公司都已經(jīng)開始在嘗試實(shí)現(xiàn)這一點(diǎn)，但是他們嘗試的方向是否正確呢？
20、自組裝還是人為構(gòu)建？
大腦復(fù)雜非常，人類至今也尚未能完全理解人腦。不僅如此，現(xiàn)在關(guān)于大腦架構(gòu)的很多研究結(jié)果還存在矛盾。我們不能僅僅依靠神經(jīng)科學(xué)來(lái)開發(fā)通用人工智能。
但是我們可以理解大腦的高級(jí)功能，例如這些功能能做什么以及或多或少能怎么做。
由于大腦就是一個(gè)自組裝的處理單元，根據(jù)自身的生理和心理需求和局限性來(lái)做各種事情。許多觀察到的行為或?qū)傩远寂c該結(jié)構(gòu)運(yùn)行和生存所需的實(shí)際情況，息息相關(guān)，而不是因?yàn)樗枰獙?shí)現(xiàn)更高水平的智能。
讓神經(jīng)科學(xué)、計(jì)算機(jī)科學(xué)和數(shù)學(xué)之間達(dá)成正確的平衡，有助于我們最終開發(fā)出擁有與人類一樣的能力的機(jī)器。
總結(jié)
尤其是近幾年來(lái)，所有這些技術(shù)都取得了巨大的進(jìn)展。我們很容易忽略，與我們未來(lái)人類將取得的成就相比，現(xiàn)在 AI 領(lǐng)域還尚處于“石器時(shí)代”。
計(jì)算時(shí)代才剛剛開始，換個(gè)看待當(dāng)下 AI 發(fā)展的視角，將為我們帶來(lái)更加廣闊的視野。能將我們帶向未來(lái)某處的事物，往往與將再度推動(dòng)我們向前邁進(jìn)一大步的不同。
當(dāng)某個(gè)人做了一些與其他人稍有不同的事情而擴(kuò)展了人類的視野時(shí)，人類進(jìn)化往往會(huì)實(shí)現(xiàn)一次巨大的飛躍。
同樣地，我認(rèn)為，我們通過(guò)盡可能尋找不同的方法來(lái)做人工智能研究時(shí)，最終能夠讓人工智能領(lǐng)域取得巨大的進(jìn)展。
