王涛
当下人工智能的问题,其实是计算能力不够
2026-5-29 21:43
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               生命让我赞叹的是它的精致性,不仅是形态非常精致,感知和行为也会非常精致,也正是这种精致才导致人类意识的出现。我们可以处理非常精细的问题。

    而这意味着,生命能处理近乎无穷大的信息量。

    对于这一点,我相信很多研究生命现象和人工智能的研究者都没有明确的意识到。

    研究生命的,似乎从来没有看到生命活性的可能性。而研究AI的,却非常相信AI很快就会活过来,但是却没有任何理论上的确定性。

    我相信AI会活过来,是因为我有活性算法。但是他们相信,只是因为相信。

  在模式识别这个问题上最能说明问题。很久以来,做AI的都相信,模式识别是简单的,但是最后才发现不是这样的。他们说简单,仅仅是人的模式识别看起来特别轻松容易。

  所以,人工智能这个领域,我其实一直都不是太感冒。我对于没有理论基础的研究领域,都觉得有问题。比如量子计算,我一直觉得理论不够明确。

  这很容易让人误会。如果不去做新的,怎么会做出新的研究呢?我只是觉得,真正的突破性的工作,必须建立在确定性的工作之上。而那些看起来有趣的,往往缺乏确定性。

  科学史告诉我们,真正的突破性的研究,都是建立在确定性的基础上。这是最让人感觉矛盾的地方.

    当下的AI的确取得了巨大突破,通过长期的冒险式的坚持取得的,但是这也是危险的.

  人可以看一眼,就能进行模式识别.但是即使是当下的AI非常强大,模式识别其实依然和人的模式识别效率差的太远.

  AI的关键是速度快.

  这说明,人和AI处理信息的方式截然不同.人在一眼之间,就会立刻完成感知觉的过程,这对于AI来说是无法理解的.

  这意味着,人能够在极短的时间内,处理掉近乎无穷的信息量.

  这个过程是自动的,确定的.但是它的能耗,却非常的低.

  所以当我理解了临界态诱导结构以后,我就立刻意识到,这几乎就是形成生命活性的唯一可能性.因为在以前的所知道的所有的物理过程中,都做不到这一点.

  生命出现的可能性是很低,但是出现以后,就会显示处不可思议的生存能力,并且变得越来越复杂.

  所以,它们背后的物理机制,也一定是极其特殊的.

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