今天在搜尋人工智慧資料時找到科技網誌 INSIDE 上的這篇文章 :
# 世界第一個人造神經元， IBM 離人腦模擬更近一步
IBM 發展出第一個低功耗奈米級人造相變隨機神經元, 利用 GST (鍺銻碲) 複合材料模擬生物神經元細胞磷脂雙分子層的隨機性質, 整合多重輸入訊息並向其他神經元發射訊號. 可用在模式判別 (Pattern recognition) 以及大數據之關聯性分析, 例如推特資料探勘或氣象分析等.
大腦是如何運作的? 參考 INSIDE 的這篇文章 :
# 把人腦比做電腦，讓意識永生？我們已經錯了半世紀
此文認為將人腦視為一種電腦的比喻可能是錯誤的, 神經科學與認知科學家發現人腦並不是像目前電腦的馮紐曼模型那樣運作的, 即有一個運算邏輯單元從記憶體存取資料進行訊息處理. 人腦應該不是一個訊息處理器, 這可以說明為何我們可以立即認出熟人面孔, 而儲存該面孔圖樣的電腦卻要經過複雜演算法處理後才能辨認出來, 而且可能出錯.
不過這篇文章引起許多撻伐 (見文末的回應), 質疑此文只說人腦不是甚麼, 卻不交代到底是甚麼. 我認同大腦可能不是完整記憶所有的訊息, 但必定還是要記憶些甚麼 (譬如特徵向量之類的壓縮訊息), 這樣才能作為辨認的依據呀! 我認為大腦運作模式的確與電腦不同, 它應該是一個認知器而不是一個運算器, 這可以說明為何人腦拙於運算, 卻精於辨認.
我們對於人類大腦的運作方式的了解還是很膚淺, 雖然 AlphaGo 擊敗了頂尖的圍棋冠軍, 近幾年人工智慧的突飛猛晉, 讓許多專家憂心忡忡, 擔心有一天我們會被電影裡面的天網那樣的人工智慧所控制, 但 AlphaGo 僅僅是在圍棋上面超越人類而已, 人工智慧其實離真實的人類智慧還很遠哩.
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