跳至內容

英文维基 | 中文维基 | 日文维基 | 草榴社区

人造腦

維基百科,自由的百科全書

人造腦(也稱人工大腦)是一種類似人類和動物大腦的計算機硬件或軟件,[1]對人造腦研究在科學界擁有三個重要的作用:

  1. 神經系統科學家研究人類大腦運作的方式,也可以被稱之為神經系統學
  2. 一種人工智能在哲學領域的思想實驗,證明至少在理論上來講發明類人類機械人是完全有可能的;
  3. 一項長期研究,去發明可以模仿擁有複雜神經系統的哺乳動物和人類行為的機器,其最終目的是去創造強人工智能。

第一點可以用英國阿斯頓大學的一個項目作為例子,在此項目中,研究員用生物細胞創造「神經球」 (由一團神經元構成),去嘗試研發針對老年痴呆症、運動神經元損傷和帕金森等疾病的新治療方法。[2]

第二點是對一些辯論的回覆,例如約翰·羅傑斯·希爾勒中文房間、休伯特·德雷福斯對人工智能批評和羅傑·潘洛斯在《皇帝新腦》中的論點等。這些批評家認為人類的一些意識和專長無法被機器準確的模仿,然而1950年由艾倫·圖靈發表的經典論文《圖靈測試與人工智能》反對了這一理論,認為大腦中的生物進程是可以在一定程度上被準確模仿的。

第三點被研究員常稱為「通用人工智能「;[3]然而,雷蒙德·庫茨魏爾更喜歡稱其為「強人工智能」。他在《奇點迫近》裏將傳統計算機工具去進行全腦仿真,並用以指數增長的計算機進化趨勢得出「通用人工智能」將在2025年實現。藍腦計劃的主管亨利·馬克拉姆也在2009年的牛津TED會議上發表過近似的言論。[4]

模擬大腦的方式

[編輯]
估算在不同層次上模擬人腦所需的處理能力(來自雷蒙德·庫茨魏爾,Anders Sandberg和尼克·博斯特羅姆),以及按年映射的TOP500中最快的超級計算機。)

雖然在高效率計算引擎上利用人工神經網絡去模擬大腦是一種常被提及的方式,但有其他方式也可以讓我們去模擬大腦。另外一種安裝啟用人工大腦的方式是以HNet非線性相干性或非相干性理論為基礎,類似核心突觸運算法則的量子信息過程,與物理波函數有很大的相關性。EvBrain是一種新型軟件,[5]可以逐步形成「類似大腦的」神經網絡,如位於視網膜後方的複雜神經網絡。

在2008年11月,IBM收到了由五角大樓為智能電腦研究所捐獻的美元490萬。藍腦計劃在IBM的支持下在瑞士洛桑市展開進行,項目的假設是可以人工的將3000萬突觸以正確的三維位置將電腦中的神經元聯繫起來。[6]一些強人工智能的支持者在2009年推斷道----2015年左右與藍腦計劃相關聯的電腦可能會超越人類智力,並有可能在2050年完成下載人類大腦的成就。[7]

雖然藍腦計劃在藍圖上可以實現複雜的神經關聯,然而此計劃並沒有成功將大腦活動和人類行為掛鈎。在2012年時,一個名叫Spaun的項目(全稱「Semantic Pointer Architecture Unified Network」)嘗試用大型神經細胞連結模型去模擬多部分人類大腦,以進一步實現人類複雜行為。[8]

Spaun的設計創造了更細緻的人類大腦解剖模型,由大約250萬神經元組成,其中包括視力和運動皮質區域的、關聯甘氨酸和多巴胺神經元之間的、腹側被蓋區的(「VTA」)、黑質等其他神經元。這個設計可以讓使用者通過打字或者手寫的方式傳遞視覺信息,命令機械人的電子手臂做事,包括打字、畫畫、識圖、數數等動作。[9]

有很多理由去讓人們相信,人工大腦的未來是有前景的。然而,當下人類對大腦和認知方面十分欠缺,並且探索需要的計算量是未知的;另外一個限制是模擬大腦需要比人類大腦消耗更大的能量,目前來看,人類大腦運作需要大約20瓦特的能量,然而當下的超級計算機可能用到1百萬瓦特的能量,相當於人類大腦的10多萬倍。

另見

[編輯]

參考文獻

[編輯]
  1. ^ Artificial brain '10 years away' 2009 BBC news. [2020-08-30]. (原始內容存檔於2017-07-26). 
  2. ^ Aston University's news report about the project. [2010-03-29]. (原始內容存檔於2010-08-05). 
  3. ^ Voss, Peter, Essentials of general intelligence, Goertzel, Ben; Pennachin, Cassio (編), Artificial General Intelligence, Springer, 2006 [2020-08-30], ISBN 3-540-23733-X, (原始內容存檔於2013-07-23) 
  4. ^ Artificial brain '10 years away' 2009 BBC news. [2020-08-30]. (原始內容存檔於2017-07-26). 
  5. ^ Jung, Sung Young, "A Topographical Development Method of Neural Networks for Artificial Brain Evolution"頁面存檔備份,存於互聯網檔案館), Artificial Life, The MIT Press, vol. 11, issue 3 - summer, 2005, pp. 293-316
  6. ^ Blue Brain in BBC News. [2020-08-30]. (原始內容存檔於2019-07-13). 
  7. ^ Jaap Bloem, Menno van Doorn, Sander Duivestein, Me the media: rise of the conversation society, VINT research Institute of Sogeti, 2009, p.273.
  8. ^ A Large-Scale Model of the Functioning Brain (PDF). [2020-08-30]. (原始內容存檔 (PDF)於2015-09-24). 
  9. ^ A Large-Scale Model of the Functioning Brain (PDF). [2020-08-30]. (原始內容存檔 (PDF)於2015-09-24). 

Template:新興技術