拥有脑神经的人工智能技术-拥有脑神经的人工智能技术有哪些

大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于拥有脑神经的人工智能技术的问题，于是小编就整理了4个相关介绍拥有脑神经的人工智能技术的解答，让我们一起看看吧。

1. 当前脑科学中对什么研究最有意义？
2. 智能芯片有哪几种？
3. 人工智能真的具有人脑的智能吗？
4. 为什么有些人认为模拟了神经的工作原理就能产生智能呢？

当前脑科学中对什么研究最有意义？

脑科学与人工智能的交叉科学正在研究热点。耶鲁大学心理学系教授，认知神经科学专家Nicholas Turk-Browne长期以来将注意力作为研究重心，以此为突破口，深入研究了意识、思维、注意力等大脑的种种活动，提供了思维优化的多种可能。

智能芯片有哪几种？

智能芯片可以按照处理信号方式、设计理念以及应用领域进行分类。例如，模拟芯片和数字芯片是根据处理信号方式划分的；而按照设计理念，芯片可以分为通用芯片和专用芯片。此外，如果从应用领域来看，还可以分为航天级芯片，汽车级芯片等。

在讨论人工智能（AI）相关的智能芯片时，我们主要关注延续传统计算架构的芯片，例如图形处理器（GPU）、半定制化芯片（FPGA）和专用集成电路（ASIC）。这些芯片都旨在加速硬件计算能力。其中，GPU被广泛用于图像处理领域的运算加速，由于其大量计算单元和超长流水线的设计，使得它非常适合处理大数据计算。然而，GPU不能单独使用，必须由CPU进行调用和下达指令才能工作。

半定制化芯片（FPGA）适用于多指令，单数据流的分析，常用于预测阶段，如云端。与GPU不同的是，FPGA是用硬件实现软件算法，因此在实现复杂算法方面有一定的难度，且价格较高。

另一种是专用集成电路（ASIC），它是一种为特定用户或特定电子系统设计的定制型芯片。

值得注意的是，除了这些传统的AI芯片外，还有一种颠覆经典的冯·诺依曼计算架构的类脑神经结构芯片，如IBM TrueNorth芯片，它通过模拟人脑神经网络的结构和功能来实现更高效的计算。尽管当前阶段，以GPU配合CPU为主的AI芯片仍是主流，但随着视觉、语音、深度学习的算法在FPGA以及ASIC芯片上的不断优化，这两种芯片也将逐步占有更多的市场份额，从而与GPU达成长期共存的局面。

人工智能真的具有人脑的智能吗？

现在的人工智能和大家脑海里想象的画面不一样的，现在的人工智能不会有人为设置以外的思想，现在的人工智能理论上来说应该是人为智能，设计师设计到什么地方就到什么地方。不过未来可能回出现真正有思想的人工智能，我们都一起期待那个时代的到来吧。

至少现在没有。现在市面上大部分所谓的人工智能都是“填空”，然后“查询”的简单模式。完全谈不上智能。

什么叫填空，什么叫查询？举个智能音箱的例子说明。

你对智能音箱说，请给我定张机票，他会问你：请告诉我出发地，然后问你目的地，然后问你出发[_a***_]。而出发地、目的地、出发时间这几个基本要素是程序设计时设置好的必填空。只要有一个空没有填完整，他就会一直问你，直到空填满为止。然后根据填空的信息，设置为查询条件，开始在数据库中查询。然后告诉你一共有几个航班，请问你希望定哪一班？

这种所谓的智能，简直是机械式弱智，跟人工用SQL查询数据库没多大区别。只是加入了语音对话功能而已。他根本不会思考，完全谈不上智能。

不敢说所有的人工智能都是这种模式，起码大部分是。离智能还差得远。

为什么有些人认为模拟了神经的工作原理就能产生智能呢？

神经系统、信息系统是常态状态系统，量子纠缠、量子叠加、量子叠加态是物质领域常态系统，意识常态状态系统，用这些常态足够去模拟人工智能，人工智能最主要的指标是 模拟速度，速度上不去称不上人工智能，人工智能编程受逻辑制约，和以上常态还是有差别的。意识常态、神经系统是物质不规则运动的结果，而电子、磁场、光子的运动是不规则惯性的运动，这些虽然是不规则惯性运动，这些运动是有规律可循的，是可控的，尤其是光子，这位不太听话的上帝粒子，用三套车的方法就能制服他。

我所写的问答只能是点到为止，最终是以论文的形式出现。我所回答的问答全是原创，超前的或是新的发现，照本宣科不是我的风格。我所回答的有些人不理解，接受不了实属正常。因为这些回答对他们来说都是新鲜的，他们从未接触过的，从未听说过的。

原创2019.1.23

到此，以上就是小编对于拥有脑神经的人工智能技术的问题就介绍到这了，希望介绍关于拥有脑神经的人工智能技术的4点解答对大家有用。

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