讀 "为什么不懂AI？ 因为你不懂何为智能" 有感
這篇 "为什么不懂AI？ 因为你不懂何为智能" 是翻譯文.
作者的產出真的很驚人.
一開始提到, 人工智慧並不是像天網那樣會帶來 世界末日, AI 的降臨可以幫助消除疾病與貧窮.
2030 年, 是一個 奇點 , 機器可以有意識.
看到這一句, 我開始有疑問, 他這邊的意識是什麼,
我用 FB 註冊了 Engadget , 看底下的 comment ( 常常 comment 比文章精彩 )
的確也有人留言, 請他多瞭解 Kurzweil.
而中文是怎麼翻譯的呢.
"最先提出技术奇点猜想的科学家Kurzweil，相信到2030年，人类将能够上传自己的思想，达到与机器的融合。"
聽起來真的很玄, 找到一篇文章 :
其中提到 :
“我們的想法將會變成生物和非生物思想的混合體。我們將逐步融合並提升自己。在我看來，這才是人之為人的本質——我們將會超越我們現有的侷限，並在雲端進行思考。我們正打算把網關放到位於雲端的大腦中。”
其實上傳大腦並不是他 新的論點, 他在 2013 年就有發表這樣的說法.
的確我個人覺得, 這個部分嚴格說起來, 不是人工智慧, 而是把大腦思維先上傳備份起來,
Comment 中也提到很多, 像如何處理痛的記憶?
而這 software-based 的觀念, 不就是 倪匡 寫的複製人嗎.. 快變科幻小說了..
他這想法倒也不是空穴來風, IBM 在七月時, 發明世界首個人造奈米隨機相變神經元
"生物學上，神經元又稱神經細胞，是構成神經系統結構和功能的基本單位。每個神經元可以有一或多個樹突，可以接受刺激並將興奮傳入細胞體。每個神經元只有一個軸突，可以把興奮從胞體傳送到另一個神經元或其他組織，如肌肉或腺體。正是這樣的構造給了科學家靈感，他們從中啟發，利用相變材料作為記憶儲存來模擬生物大腦存儲和處理數據的功能。"
另外, 最近 期刊也發表了 DNA nanobots
所以庫茲韋爾他還真的沒有亂猜. 他有個很有名的叫 奇點猜想
有一個 TED talk 也許更能了解他.
- 科技成長是指數型成長, 而非線性成長
- 莫爾定律雖然在 2020 年達到終點, 進入下一個 科技時代; 就像上世紀的真空管微小化技術.
( 分子電腦? 量子電腦? .. )
- DNA 定序計畫, 按照指數成長, 就有可能達成
- 大腦逆向工程
- 我們應該致力於研究 人類真正遇到的重大挑戰 : 奇點大學
之後他在 2014 TED talk 發表的, 已經轉向生物 : Get Ready for hybrid thinking
- 新皮質
新皮質(neocortex)：，具有「超越(抑制)原始本性」的功能如接收感覺、產生運動訊息、空間推理、邏輯思考、語言等，並有是非的觀念
古皮質（paleocortex）以及舊皮質（archicortex）：原始本性如喜怒哀樂
古皮質（paleocortex）以及舊皮質（archicortex）：原始本性如喜怒哀樂
新皮質，古皮質以及舊皮質，這些皮質層名詞的定義是根據他們發生的時間，新皮質最晚，古皮質次之，舊皮質則是最早產生的, 你也許曾見過另外一個名詞allocortex， allocortex就是古皮質和舊皮質兩個部分合稱，另外一項不同的地方是其皮層數不同，新皮質有6層而古皮質和舊皮質只有 3層，人類主要的大腦皮層為新皮質，古皮質可發現於顳葉比較下側及中間位置，包含：rostral insular cortex、 piriform cortex、primary olfactory cortex，而archicortex則可發現於海馬迴。
人的新皮質（neocortex）佔整個腦的76%
其他動物的情形則是：
抹香鯨（Sperm Whale）： 87%
黑猩猩（Chimpanzee）： 72%
猴子（Monkeys）： 55-60%
齧齒類（Rodents）： 40-50%
鴨嘴獸（Platypus）： 48%
有袋動物（Marsupials）： 20-30%
食蟲動物（Insectivores）： 10-20%
其他動物的情形則是：
抹香鯨（Sperm Whale）： 87%
黑猩猩（Chimpanzee）： 72%
猴子（Monkeys）： 55-60%
齧齒類（Rodents）： 40-50%
鴨嘴獸（Platypus）： 48%
有袋動物（Marsupials）： 20-30%
食蟲動物（Insectivores）： 10-20%
- 哺乳類新皮質, 老鼠學習新行為
- 白堊紀物種大滅絕, 6500萬年前, 75% 物種 包含恐龍消失
- 人大概有 3 億個 新皮質模組
- 人大概有 3 億個 新皮質模組
- 較低階的模組, 例如識別 文字 A 的 短橫線
識別字母, 識別單字, 猜測 APPL 結尾 E ... 各種不同的模組功能, 透過神經突觸發 event 傳遞訊息.
識別字母, 識別單字, 猜測 APPL 結尾 E ... 各種不同的模組功能, 透過神經突觸發 event 傳遞訊息.
較高階的模組, 抽象思考
- WATSON 電腦
- 語言處理, 隱含馬爾可夫模型
- 奈米機器人
- 直到這段介紹, 終於, 我繞回主題, 有點瞭解他的意思了
In the 2030s, if you need some extra neocortex, you'll be able to connect to that in the cloud directly from your brain. So I'm walking along and I say, "Oh, there's Chris Anderson. He's coming my way. I'd better think of something clever to say. I've got three seconds. My 300 million modules in my neocortex isn't going to cut it. I need a billion more." I'll be able to access that in the cloud. And our thinking, then, will be a hybrid of biological and non-biological thinking, but the non-biological portion is subject to my law of accelerating returns. It will grow exponentially.
- WATSON 電腦
- 語言處理, 隱含馬爾可夫模型
- 奈米機器人
- 直到這段介紹, 終於, 我繞回主題, 有點瞭解他的意思了
In the 2030s, if you need some extra neocortex, you'll be able to connect to that in the cloud directly from your brain. So I'm walking along and I say, "Oh, there's Chris Anderson. He's coming my way. I'd better think of something clever to say. I've got three seconds. My 300 million modules in my neocortex isn't going to cut it. I need a billion more." I'll be able to access that in the cloud. And our thinking, then, will be a hybrid of biological and non-biological thinking, but the non-biological portion is subject to my law of accelerating returns. It will grow exponentially.
今天先到這, 之後有空繼續學習
延伸閱讀:
採樣定理
一百年後的編程語言 - 更強調定義 what 而非 how
(不就是哲學核心嗎? what you want, 相由心生, 心是什麼)
二十年後的編程語言 - 分散處理/平行處理 code 不用寫..
http://ppt.cc/Hp6gi
(不就是哲學核心嗎? what you want, 相由心生, 心是什麼)
二十年後的編程語言 - 分散處理/平行處理 code 不用寫..
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