杂项-人工智能研究小计5

人类无法超越人工智能是必然，除非有可以”升级”人类的手段(猜想目前生物”升级”的手段只有基因突变和自然选择，但毕竟不是确定性的升级方向，个人觉得”升级”速度是没有人工智能快的)，否则人类必将落后于人工智能。

我们知道生物神经网络具有非常高的可塑性，这种可塑性主要有几种体现方式，包括直接传递和间接传递。直接传递：神经元之间通过轴突的突触连接，轴突内部通过电信号传递；间接传递：树突与轴突之间的神经递质(化学信号)的传递;

相信所有人都能够理解，直接连接的传递效率必然要远高于间接传递，所以不同的人在不同的情况下，神经元之间的连接是不同的(这里我们把这个连接称之为”模型”)，所以不同的模型在处理统一场景的数据时就会表现出不同的效率和结果，这也就解释了有些人学得快，有些人学得慢。 那么为了执行长期记忆，就需要有更为牢靠的信息传递渠道，所以就形成了树突与轴突的连接(也就是创造了直接传递的渠道)。

而人工智能不一样，它们的传递是通过线性计算和非线性计算得到的。这种精确的学习方式，外加上承载这一切的介质(硬件)持续迭代着，所以无论是学习速度和准确程度都赶不上人工智能。