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2021-08-06T19:53:55+00:00
恭喜缪峰教授团队做出如此高水平的研究成果！振奋人心
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太长没看完，在高中就想明白了以目前人类科技，唯一可能做到真人工智能的办法，就是从硬件上模拟生物大脑，这是成功开始了？
还是投入更多人工让电脑更智能的路子 近十几年甚至几十年也不会出现真的机械智能
强人工智能软件前置科技点亮，离机械飞升的光明未来又近了一步。[s:ac:上][s:ac:上][s:ac:上]
各种懵逼 还有材料 那么材料系也应该并入人工智能学院
[quote][pid=541696597,28082810,1]Reply[/pid] Post by [uid=43046964]账号都舍不得还混什么马桶[/uid] (2021-08-16 04:39):
还是投入更多人工让电脑更智能的路子 近十几年甚至几十年也不会出现真的机械智能[/quote]没办法，现在没有更好的路子。个人觉得还是得脑科学的进一步发展，现在的神经网络说实话和大脑神经，形似神不似，大脑也不像深度学习那样有那么多层。
能不能训练人工智能写人工智能算法[s:ac:羡慕]
Reply to [pid=541695516,28082810,1]Reply[/pid] Post by [uid=62611613]科技外星道人[/uid] (2021-08-16 04:02)
强人工智能是不可能的，模拟模拟的思维永远不会成为真实
什么时候人类完全搞清楚思维在大脑的运作方式什么时候才能模拟思维，但如果真到了那个时候，生物学早就可以人造人了，模拟出来的人工智能反而没有存在必要了
所以强人工智能注定不会有
人脑的神奇之处在于变化灵活
这一秒跟你称兄道弟 下一秒可以因为一句痛点反手捅你77四十九刀。你说电脑也就可以 那么网络设备还安全吗？[s:ac:偷笑]
确定不是骗经费高级版？
说了半天，中间夹一句目前找不到相应硬件材料什么鬼
不在这一行，只听过一些相关的报告，以我浅薄的理解稍微科普一下
现在常说的并且有大量应用人工智能基本上是在经典计算机上训练一个网络模型，这可以理解为构建了一个很万能的目标函数来对数据做拟合。这个网络是虚拟的，用程序模拟的。
近几年很热门的一个方向是，直接用硬件设计一个实际的网络，这个网络由有记忆能力的器件组成(比如忆阻器)，可以与计算机上模拟的网络模型等价。实验上可以直接训练这个硬件的网络并对他进行测量，实现的效果与计算机中的网络模型(理论上)是等价的。类脑计算，神经元计算，存算一体之类的说法指的大概都是这个事情。这个方向有多火呢，今年廖峰教授黄昆奖的报告讲的就是这些东西[s:ac:哭笑]
这个事情的意义，一个主要的卖点还是想要突破摩尔定律。经典计算机的极限可能已经不远了，那就试着换一个架构以实现在特定问题上超过经典计算机的性能吧。除了这里的类脑计算，另一个可能更出名的方案是量子计算，全世界都有人在研究。
至于这篇文章的工作，我不是内行也不知道这个方案有多好，但能发大子刊总是好的。不过从另一个角度来说，能发好文章的工作离应用都很远，要想看有用的东西看论文不如看厂商的发布会，大家大可以不用太期待[s:ac:哭笑]