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[導(dǎo)讀] 過(guò)去10年里一直在研究哺乳動(dòng)物大腦皮層的行為,并對(duì)人腦思考和學(xué)習(xí)的過(guò)程進(jìn)行逆向工程。結(jié)果產(chǎn)生的新一代人工智能可模仿人類(lèi)認(rèn)知功能,使機(jī)器能夠像你我一樣,獨(dú)立思考和學(xué)習(xí)。 這個(gè)過(guò)程被稱(chēng)為&l

過(guò)去10年里一直在研究哺乳動(dòng)物大腦皮層的行為,并對(duì)人腦思考和學(xué)習(xí)的過(guò)程進(jìn)行逆向工程。結(jié)果產(chǎn)生的新一代人工智能可模仿人類(lèi)認(rèn)知功能,使機(jī)器能夠像你我一樣,獨(dú)立思考和學(xué)習(xí)。

這個(gè)過(guò)程被稱(chēng)為“自主人工智能”,與目前廣泛使用的以先進(jìn)技術(shù)支持人工智能的“深度學(xué)習(xí)”方法有很大的不同。它是期待已久的人工智能拼圖上缺失的那一片,通過(guò)數(shù)據(jù)輸入賦予機(jī)器突破人類(lèi)參數(shù)和局限的能力。自主人工智能使機(jī)器能夠像人一樣思考和學(xué)習(xí)。

作為目前被廣泛接受的人工智能范式,深度學(xué)習(xí)依靠輸入大量注釋數(shù)據(jù)來(lái)“教”機(jī)器識(shí)別一組給定的可能性和參數(shù)。機(jī)器根據(jù)這些參數(shù)來(lái)執(zhí)行功能并完成任務(wù)。機(jī)器獲取的數(shù)據(jù)越多,其功能就越強(qiáng)大。

但同一臺(tái)機(jī)器無(wú)法在超出其數(shù)據(jù)程序參數(shù)的層面上進(jìn)行推理、規(guī)劃或理解。它不能閱讀上下文,也不能解釋以前沒(méi)有遇到過(guò)的事物/想法/因素的任何變化。它不能像人一樣同時(shí)觀(guān)察、推斷和理解,也不能像有情感的生物那樣實(shí)時(shí)同步學(xué)習(xí)?;谏疃葘W(xué)習(xí)的人工智能將始終受限于其創(chuàng)建者指定的參數(shù)。它還依賴(lài)于海量數(shù)據(jù)來(lái)涵蓋給定主題各種可能性的每一個(gè)細(xì)節(jié)。

CorTIca采用一種完全不同并且在業(yè)內(nèi)無(wú)與倫比的人工智能方法。通過(guò)研究老鼠活體腦組織,并且觀(guān)察和復(fù)制皮層網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)和功能,CorTIca發(fā)現(xiàn)了一種名為“無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)”的過(guò)程,重塑了人們對(duì)信息或刺激的接收、處理和回應(yīng)方式。自主人工智能正是受到這種生物學(xué)理解的啟發(fā),其再創(chuàng)造使機(jī)器能夠在人腦范圍之外模仿人類(lèi)認(rèn)知功能。

無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)使系統(tǒng)能夠?qū)Υ罅繑?shù)據(jù)進(jìn)行梳理,根據(jù)共性自動(dòng)編組,這樣一來(lái),機(jī)器便開(kāi)始自主學(xué)習(xí)和理解。

CorTIca首席執(zhí)行官I(mǎi)gal Raichelgauz表示:“CorTIca技術(shù)所帶來(lái)的現(xiàn)實(shí)應(yīng)用令人驚嘆。短期而言,Cortica將成為實(shí)現(xiàn)無(wú)人駕駛自動(dòng)駕駛)汽車(chē)的橋梁。我們的方法使汽車(chē)能夠識(shí)別環(huán)境中的運(yùn)動(dòng)物體,做出明智的決定,甚至預(yù)測(cè)周?chē)挛锏穆窂阶兓?。我們加?qiáng)了機(jī)器對(duì)環(huán)境的理解,而不只是對(duì)過(guò)往經(jīng)驗(yàn)的簡(jiǎn)單數(shù)據(jù)描述。除了汽車(chē)以外,這項(xiàng)技術(shù)還適用于安全、環(huán)境和工業(yè)等廣泛領(lǐng)域。它將真正地徹底改變我們的世界。”

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