根源：CDA数据领略师

导读：人为智能和人类智能毕竟有何不同之处呢？在本文中Sabine Hossenfelder 就从十个方面领略了这两者间的不同。

即日我想讲讲人为智能有何智能之处。

固然显而易见的是，人的大脑是有温度且缺点定的，而计划机不是。但是更要害的是，人类智能和人为智能之间存在构造性分别。这我将在之后讲到。

在咱们发端之前，我要大略的讲讲"人为智能"指的是什么。

中英字幕视频如下：

以下是笔墨版本：

此刻所谓的"人为智能"本来是经过神经搜集实行的。

神经搜集是一种计划机算法，用来模仿人脑的特定功效。傍边包括假造的"神经元" 这些神经元陈设在"层"中，而且彼此贯穿。神经元传播消息进而进行计划。就像人脑中的神经元传播消息，并进行计划一律。

在神经搜集中，神经元不过代码中的数字，常常它们的值在0到1之间。神经元之间的贯穿也有与之关系的数字，它们被称为"权重"。这些权重报告你，来自个中一层的消息对下一层有多大的感化。神经元的值以及贯穿的权重本质上是搜集中的自在参数。

经过演练神经搜集，你想找到那些使某个函数最小化的参数值，这称为"丢失函数"。这是神经搜集要处置的优化题目。

在优化中，神经搜集的魔力是经过所谓的反向传递实行的。反向传递是指，即使神经搜集给出的截止不是更加好，你不妨回溯并变换神经元的权重和贯穿。神经搜集即是如许从缺陷中"进修"。

说到这边，底下让咱们加入人为智能和人类智能之间的重要辨别。

01

情势和功效

神经搜集是运转在计划机上的软件，人为智能的"神经元"没有物理实体。它们以位数和字符串的情势编码在硬盘或硅芯片上，它们的物理构造和真实的神经元一点也不像。差异，在人脑中情势和功效是同时存在的。

02

大小

人类大脑大概有1000亿个神经元，暂时的神经搜集常常有几百个安排。

03

贯穿

在神经搜集中，每一层常常与上一层和下一层实足贯穿。但人脑并没有所谓的层，差异，它依附于很多预界说的构造。并不是人类大脑的一切地区都是同样贯穿的，地区是特意用于特定手段的。

04

能量耗费

人脑在能量耗费方面，比现存的任何人为智能都更为节约能源。人脑大概侈靡20瓦能量，这与此刻规范条记本电脑侈靡的差不多。但有了这些能量，大脑处置的神经元数目多第一百货商店万倍。

05

体制

在神经搜集中，这些层是一律有序的一个接一个地处置。而另一方面，人脑会进行很多并行处置，没有任何特定的程序。

06

激活状况

在人脑中，神经元要么是激活状况，要么非激活状况。在神经搜集中，激活是由贯串值模仿的。所以人为神经元不妨稳固地从上到下运转，这是人脑做不到的。

07

速率

人类的大脑比任何人为智能体例都要慢得多。一台规范计划机每秒实行大概100亿次操纵。另一方面，人的神经元激活频次为每秒最多一千次。

08

进修办法

神经搜集经过输入来进修。即使按照丢失函数，这个输入是低本能的。而后，搜集经过变换神经元的权重和它们之间的贯穿做出反馈。没有人领会人类进修的细节，但确定不是如许的。

09

构造

神经搜集每次都是从零发端的。而人脑呢? 很多构造仍旧贯穿到它的贯穿处，并且运用的模子，这在进化进程中被表明是有效的。

10

精度

人脑的干预成分更多，并且不如计划机上运转的神经搜集透彻。这表示着大脑基础上不能运转与神经搜集沟通的进修机制，它大概运用实足不同的机制。

这些分别的截止是，此刻的人为智能须要洪量的演练，须要洪量经心筹备的数据。这与人脑的运转办法是很纷歧样的。

控制性

神经搜集不会创造寰球中模子，差异它们会进修对形式进行分类。这种形式辨别只须要很小的变革就会波折。

一个驰名的例子是，你给图片增添小批感化成分，这些成分小到肉眼无法辨别。但人为智能体例大概会被骗，错觉得货色A觉得是货色B。

暂时，神经搜集也不长于从它们所进修的情景实行到另一种情景。

它们的成功很大程度上取决于界说精确的"丢失函数"。即使你没有经心推敲丢失函数，你最后会优化你不想要的货色。比方本被演练以恒定的高速行驶的自动驾驶汽车，很大概产生只会原地回旋。

但是神经搜集擅长于少许实质。比方对图像进行分类，大概估计出没有鲜明趋向的数据。

结语

大概人为智能的意旨就在于不让它与人类智能太一致。

毕竟，咱们具有的最有效的呆板，比方汽车或飞机，它们之以是有效恰是由于没有抄袭人类。差异，咱们须要创作特意处置人类不长于工作的呆板。