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zat隊飛機

作者: 發(fā)布時間: 2022-09-18 02:36:10

簡介:】本篇文章給大家談?wù)劇秡at隊飛機》對應(yīng)的知識點,希望對各位有所幫助。本文目錄一覽:
1、將大腦上傳到云端有多難?

將大腦上傳到云端有多難?
假設(shè)我們已經(jīng)解決了傳感器和肌肉以及

本篇文章給大家談?wù)劇秡at隊飛機》對應(yīng)的知識點,希望對各位有所幫助。

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將大腦上傳到云端有多難?

假設(shè)我們已經(jīng)解決了傳感器和肌肉以及所有其他的問題,并且接受已經(jīng)上傳的大腦將不會真實的反應(yīng)我們的思想。那么問題來了:上傳我們的大腦。但是大腦到 底是什么呢?這個詞大多數(shù)時候指的是大腦皮層,可能還有一些大腦皮層下結(jié)構(gòu),包括杏仁核,海馬體以及基底神經(jīng)節(jié)。但是中樞神經(jīng)系統(tǒng)實際上還包括其他一些不 那么重要的結(jié)構(gòu),例如小腦,丘腦,下丘腦,延髓及腦干。

制造連接

如果我們考慮整個中樞神經(jīng)系統(tǒng),那么我們要面對的就是平均約860億個神經(jīng)元,而它們中的每一個大約與10000個其他神經(jīng)元“相互交流”,這樣總的連接 數(shù)就接近8600億。這是一個天文數(shù)字。所以我們到底要將什么上傳到計算機里呢?每一個神經(jīng)元的種類,大小以及幾何結(jié)構(gòu)嗎?它當(dāng)下的膜電勢?軸突的大小和 位置以及髓鞘化狀態(tài)?樹突樹的完全幾何結(jié)構(gòu)?或者不同離子泵的位置?還是不同神經(jīng)遞質(zhì)的數(shù)量,位置,和狀態(tài)?這些中的任意一種都可能是至關(guān)重要的,并且只 有最先進(jìn)的計算機模型(并且也只能包括少數(shù)幾個神經(jīng)元)才能將它們考慮在內(nèi)。這一問題的關(guān)鍵是,我們不知道到底是什么決定了我們是誰,并且不同于其他任何 一個人(我甚至沒有在談?wù)搶W(xué)習(xí)的問題)。

退一步來說——也只有我們有合適的工具來一次性記錄上述提到的所有這些參數(shù)的情況下——我們能嘗試移植任何東西。然而,一個神經(jīng)元就可能就會需要大約成千 上萬條信息來描述。如果你僅僅考慮神經(jīng)元的數(shù)量,這個數(shù)就已經(jīng)達(dá)到zetta域(供參考,順序是 kilo,mega,giga,tera,peta,exa以及zetta每往右增大一步需要乘以1000(zetta也就是1021))。這個數(shù)量過于 巨大,以至于現(xiàn)今的計算機科學(xué)不能將其作為一個整體來操作。至今為止我們還僅僅在討論大腦的容量,我們同時也需要保證這個模型能夠?qū)崟r運轉(zhuǎn),因為沒有人會 樂意接受一個轉(zhuǎn)得比人腦還慢的電子大腦。純粹從技術(shù)角度來看,我們遠(yuǎn)遠(yuǎn)(真的遠(yuǎn)遠(yuǎn))還達(dá)不到將大腦電子化的水平。

更讓人難以接受的是,研究發(fā)現(xiàn)摩爾定律(Moore’s Law)——該定律指出計算機性能每18個月就會倍增——即將達(dá)到極限,也就是說我們可能永遠(yuǎn)也達(dá)不到所需的技術(shù)水平。人類腦計劃預(yù)見到了這一問題,并且 一開始就計劃好了只用簡化的神經(jīng)元和突觸模型。如果你對更精確的模型感興趣,可以看一看智能蠕蟲計劃(OpenWorm),但這一計劃也只停留在模擬少數(shù) 幾個神經(jīng)元的水平。

機器中的鳥

將一個人的大腦移植到機器中,這一設(shè)想不論是在文學(xué)作品還是大銀幕上都很常見。由于最近人工智能領(lǐng)域的進(jìn)展,全世界對這一想法又燃起了興趣。然而,關(guān)于到底什么是人工智能,它的目標(biāo)是什么,人們可能并沒有搞清楚。

當(dāng)媒體報道人工智能的時候,他們一般指的是機器學(xué)習(xí)以及機器人學(xué),這二者并不致力于理解大腦或認(rèn)知(當(dāng)然也有一些例外,比如Pierre-Yves Oudeyer的著作)。這一混淆可能是由于一些新設(shè)計的算法可以讓機器完美地完成一些以前被認(rèn)為只有人類才能完成的事情——比如辨識圖像,開車等等。

即使機器學(xué)習(xí)和機器人學(xué)進(jìn)展神速,我們也不能從中獲得生物大腦的運轉(zhuǎn)規(guī)律(至少是不能直接獲得)。如果我們想知道這方面的知識,就得著眼于神經(jīng)科學(xué)更確切 的說是計算神經(jīng)科學(xué)。人工智能與神經(jīng)科學(xué)的關(guān)系就像飛行技術(shù)與鳥類學(xué)的關(guān)系。雖然飛翔的鳥類激發(fā)了早期的飛行嘗試,但這些早期嘗試早就被拋棄了,應(yīng)用航空 學(xué)專門技術(shù)能設(shè)計更為有效的飛行器(速度,有效載荷等)。要更好的了解鳥類,就必須求助于鳥類學(xué)和生物學(xué)。因此,因為人工智能的進(jìn)步就談?wù)搶⒋竽X上傳到計算機,這和將羽毛粘到飛機上假裝那是一只人造鳥沒有什么區(qū)別。

沒有人知道是否有這種“將大腦上傳到計算機”的可能。但能夠確定的是,憑借現(xiàn)在的科學(xué)水平,如果我們在理解大腦以及它是如何工作方面沒有突破性進(jìn)展的話,這一言論是,并且仍將是無稽之談。

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關(guān)于《zat隊飛機》的介紹到此就結(jié)束了。

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