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第39节(2 / 6)

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“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。

“我们的感官接受很多种信号:视觉接受电磁波,听觉接受声波,还有压力、惯性方向、热量转移速率、无数种化学分子,气溶和水溶分子接收体系还不一样……大脑可不像计算机,为每种信号规定一种格式。大脑在神经系统的边界层就把它们全都转换成神经元冲动,在内部全都存储为组合序列。所谓冲动,就是一个神经元以电位形式兴奋起来,并把兴奋传给连着它的另一个神经元。每个冲动本身都是一模一样的,区别只在于从谁传给谁。所谓组合,就是哪些神经元一起兴奋。所谓序列,就是不同组合兴奋的先后顺序。这就是大脑唯一的数据形式,大脑用它解决所有问题。它完全依托于神经元之间的网络存在,没有连接就没有数据。所有写过程序的人,请你们仔细品品这种数据结构。多简洁,多优美!

“我们每时每刻都在接受海量的感官信息。视网膜感光细胞就有几百万个,看电影时每秒激励10次左右,已经赶不上电影每秒几十帧的刷新率。虽然大脑有上千亿个神经元,也不可能存下这么多组合序列。这跟下围棋不可能计算穷尽是一个道理。于是大脑使出第二招:模式抽象。

“假设你在看书。印刷文字反射的光线投在你的视网膜上,感光细胞开始一群群激励,向大脑中连着的神经元发送冲动。有些冲动的组合序列代表受激励的感光细胞直线排列,大脑把它抽象为“直线”,在上一层用一个或者几个细胞的组合代表。同样的方法也产生“弧线”这样的抽象。几个‘直线’和‘弧线’的特定序列组合,在更上一层抽象为字母h。几个不同字母的组合序列,在更上一层抽象为单词horse。记录horse的组合序列,会跟另外一些早已存在的序列连接起来——比如你听见这个单词的读音产生的序列,那是耳朵接收音频转换生成的序列。

“所谓连接,就是共同激励,你一兴奋我就兴奋。英国和美国口音horse的念法不同,男人和女人的声音频率也差得远。但是没有关系,它们跟视觉产生的单词序列都连在一起,还跟你曾经看见一匹马的视觉图像序列连在一起。除了英文你还会说中文。那么,a的发音跟horse天差地远,在你大脑中两个代表不同音频的序列仍然连在一起。这几个序列彼此全部连通,那么就会再次向上层细胞抽象。在这一层,‘马’已经甩掉了黑毛还是白毛、听觉还是视觉、文字还是图像、中文还是英文这些不必要信息,成为一个真正的概念,用一个特定神经元组合记下来。我们可以叫它马细胞。那么以后你不管通过哪种感官接收到关于‘马’的信息,甚至闭上眼自己想一下,马细胞都会兴奋起来。”

“它还会跟大脑中许许多多其它概念连起来。比如另有一个‘牛’的概念。这两个东西的组合序列会很相似,因为抽象出它们的下层序列和关联概念,很多都是重合的。比如四条腿,比如都能被人养。大脑会发觉这两个组合序列相似,虽然不清楚该叫什么,先连起来再说。以后你再听到‘家畜’这个说法,更高一层的概念名字就取好了,新的存储组合也生成了,以后认识的猪和羊都连到这里。这就是大脑的第三招:分类。这种层层抽象还会向上延伸,比如生成‘动物’的概念。还会跟其它概念产生横向连接,比如‘马’可能连接到‘老婆

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