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来历：IEEE修改：小咸鱼 David【新智元导读】心智的核算理论是一个根深柢固的理论，咱们一般假定智能、思想、认知归于核算的产品。但或许有认识的体会来自某种「自我安排」。或许认知与核算底子没有关系。
长期以来，深度学习和人工神经网络的创意被许多学者以为是来自人类的大脑。比方，神经元之间的衔接在人工神经网络中，是用节点之间的权重表明的。正值表明兴奋性衔接，负值表明按捺性衔接。一切输入都经过权重进行加权并求和（线性组合），然后，经过激活函数操控值域输出。例如，可接受的输出规划通常在0和1之间，也可以在-1和1之间。
在某种意义上，人工神经网络的确浅显地仿照了大脑底层神经元的活动。算力「圈套」
2016年，AlphaGo横空出世，以4:1打败了李世石，技惊四座。但不能忽视的是，DeepMind练习AlphaGo时，大约花费了3500万美元！后来，DeepMind想练习一个玩《星际争霸II》游戏的模型（后来的AlphaStar），就尝试了十分多的办法构建模型，但最终的练习本钱仍是太高了。近年来，在自然言语处理范畴又敞开了一股「大模型」的热潮。2018年，谷歌提出3亿参数BERT模型冷艳四座，将自然言语处理面向了一个史无前例的新高度。
紧接着，OpenAI在2019年头推出15亿参数的GPT-2，英伟达推出威震天（Megatron-LM）83亿参数，谷歌T5模型110亿参数，微软图灵Turing-NLG模型170亿参数。这些模型一次次不断地改写参数规划的数量级，而2020年GPT-3的呈现成为这一数量级的分界线。
GPT-3，1750亿参数，参数规划到达千亿等级，直逼人类神经元的数量，能作诗、谈天、生成代码等等。就在近来，微柔和英伟达联手发布了Megatron-Turing自然言语生成模型(MT-NLG)，5300亿参数，一起夺得单体Transformer言语模型界「最大」和「最强」两个称谓。这种关于模型参数和练习算力的极致寻求，究竟是通往AGI的「必经之路」，仍是大公司着重技能实力的「趋之若鹜」呢？MIT一项最新的研讨或许给出了答案。核算=认知？No!人类的认知或许与核算没有任何关系。
心智的核算理论（The Computational Theory of Mind）是一个根深柢固的理论，从上世纪40年代前期芝加哥的 Warren McCulloch 和 Walter Pitts 的作业开端，后来在MIT，Jerome Lettvin 和 Humberto 也参加对这个问题的研讨。
比方焚烧的「燃素」理论。从 1667 年起的一个多世纪里，大多数科学家都以为，不同物质之所以可以焚烧，是由于一种常见的物质，这种物质后来被称为「燃素」。燃素可以经过火散失到空气中。空气吸收燃素的才能是有限的，所以假如只要少数空气可用，火就会平息。
直到 19 世纪末，在解说和描绘国际中可以直接调查的目标的运动规则上，牛顿的经典物理学还占有着控制方位。但到了 20 世纪初，爱因斯坦的理论引发了两次革新，相对论和能量都被量子化了，并发生了新的学科：量子力学。100 多年后，根据量子力学的效果仍在不断呈现，比方量子核算机和量子通讯，或许让今日的最先进的数据加密技能变得一文不值。在曩昔的 30 年里，人们一向以为阿尔茨海默病的机制是淀粉样蛋白斑块在大脑中的堆集，由于调查发现，患阿尔茨海默病的人的大脑中总是有这种斑块。直到最近，人们才发现，运用下降淀粉样蛋白斑块的药物进行的实验并未缓解阿尔茨海默病的病况。现在以为，淀粉样斑块是阿尔茨海默病的副作用，而不是病因。曩昔对阿尔茨海默病病因研讨的代替办法投入不行，此类研讨经常在同行评议中被视为「非主流」。长期存在的科学理论或许经常被替代，跟着时刻的推移，任何特定科学范畴的理论，有时都会由于存在底子过错而被筛选。认识来历新假说：「自我安排」
咱们现在都假定智能、思想、认知，这些都是核算的产品。神经科学核算现在是人类了解这些现象的最遍及办法。神经科学的对应研讨目标便是人工智能，而要构建一个智能体系，就要编写核算机程序。1956年，约翰·麦卡锡 (John McCarthy) 在达特茅斯人工智能研讨会上初次提出了「人工智能」一次，他在会议陈述的第一页就明确提出了这一态度。或许有认识的体会来自某种「自我安排」。而核算主义，或许底子不是咱们应该专心的技能中心。新的卫星发射企业并不能首要经过编程将人们送入太空。虽然在发射进程中会涉及到许多核算机程序，但中心机制是在助推器顶用氧气焚烧不含燃素的火箭燃料，并化为对火箭的推力。Python 脚本自身无法完结作业。相同，只凭核算机核算出原子应该所在的方位和状况，并不会发生结晶，结晶是作为「自我安排」的原子在彼此作用力下的产品。
人的大脑内部很多存在二维神经元。研讨人员很久以前就确认，这些当地的神经活动可以十分精确地与感官影响相对应。许多研讨人员将这些神经行为描绘为「核算的成果」。他们以为，这些核算是咱们可以有认识地体会国际的原因。但或许这都是过错的。或许这些有认识的体会来自某种「自我安排」（self-organization）。咱们与这些感觉相关的核算或许仅仅咱们自己的创造，用来解说感觉机制，但实际上并不是发生感觉的首要原因。当然，以现在的思想办法来说，这个说法听起来的确挺让人毛骨悚然的。参阅链接：spectrum.ieee/cognition-without-computationen.wikipedia/wiki/Neural_network
长期以来，深度学习和人工神经网络的创意被许多学者以为是来自人类的大脑。比方，神经元之间的衔接在人工神经网络中，是用节点之间的权重表明的。正值表明兴奋性衔接，负值表明按捺性衔接。一切输入都经过权重进行加权并求和（线性组合），然后，经过激活函数操控值域输出。例如，可接受的输出规划通常在0和1之间，也可以在-1和1之间。
在某种意义上，人工神经网络的确浅显地仿照了大脑底层神经元的活动。算力「圈套」
2016年，AlphaGo横空出世，以4:1打败了李世石，技惊四座。但不能忽视的是，DeepMind练习AlphaGo时，大约花费了3500万美元！后来，DeepMind想练习一个玩《星际争霸II》游戏的模型（后来的AlphaStar），就尝试了十分多的办法构建模型，但最终的练习本钱仍是太高了。近年来，在自然言语处理范畴又敞开了一股「大模型」的热潮。2018年，谷歌提出3亿参数BERT模型冷艳四座，将自然言语处理面向了一个史无前例的新高度。
紧接着，OpenAI在2019年头推出15亿参数的GPT-2，英伟达推出威震天（Megatron-LM）83亿参数，谷歌T5模型110亿参数，微软图灵Turing-NLG模型170亿参数。这些模型一次次不断地改写参数规划的数量级，而2020年GPT-3的呈现成为这一数量级的分界线。
GPT-3，1750亿参数，参数规划到达千亿等级，直逼人类神经元的数量，能作诗、谈天、生成代码等等。就在近来，微柔和英伟达联手发布了Megatron-Turing自然言语生成模型(MT-NLG)，5300亿参数，一起夺得单体Transformer言语模型界「最大」和「最强」两个称谓。这种关于模型参数和练习算力的极致寻求，究竟是通往AGI的「必经之路」，仍是大公司着重技能实力的「趋之若鹜」呢？MIT一项最新的研讨或许给出了答案。核算=认知？No!人类的认知或许与核算没有任何关系。
心智的核算理论（The Computational Theory of Mind）是一个根深柢固的理论，从上世纪40年代前期芝加哥的 Warren McCulloch 和 Walter Pitts 的作业开端，后来在MIT，Jerome Lettvin 和 Humberto 也参加对这个问题的研讨。
比方焚烧的「燃素」理论。从 1667 年起的一个多世纪里，大多数科学家都以为，不同物质之所以可以焚烧，是由于一种常见的物质，这种物质后来被称为「燃素」。燃素可以经过火散失到空气中。空气吸收燃素的才能是有限的，所以假如只要少数空气可用，火就会平息。
直到 19 世纪末，在解说和描绘国际中可以直接调查的目标的运动规则上，牛顿的经典物理学还占有着控制方位。但到了 20 世纪初，爱因斯坦的理论引发了两次革新，相对论和能量都被量子化了，并发生了新的学科：量子力学。100 多年后，根据量子力学的效果仍在不断呈现，比方量子核算机和量子通讯，或许让今日的最先进的数据加密技能变得一文不值。在曩昔的 30 年里，人们一向以为阿尔茨海默病的机制是淀粉样蛋白斑块在大脑中的堆集，由于调查发现，患阿尔茨海默病的人的大脑中总是有这种斑块。直到最近，人们才发现，运用下降淀粉样蛋白斑块的药物进行的实验并未缓解阿尔茨海默病的病况。现在以为，淀粉样斑块是阿尔茨海默病的副作用，而不是病因。曩昔对阿尔茨海默病病因研讨的代替办法投入不行，此类研讨经常在同行评议中被视为「非主流」。长期存在的科学理论或许经常被替代，跟着时刻的推移，任何特定科学范畴的理论，有时都会由于存在底子过错而被筛选。认识来历新假说：「自我安排」
咱们现在都假定智能、思想、认知，这些都是核算的产品。神经科学核算现在是人类了解这些现象的最遍及办法。神经科学的对应研讨目标便是人工智能，而要构建一个智能体系，就要编写核算机程序。1956年，约翰·麦卡锡 (John McCarthy) 在达特茅斯人工智能研讨会上初次提出了「人工智能」一次，他在会议陈述的第一页就明确提出了这一态度。或许有认识的体会来自某种「自我安排」。而核算主义，或许底子不是咱们应该专心的技能中心。新的卫星发射企业并不能首要经过编程将人们送入太空。虽然在发射进程中会涉及到许多核算机程序，但中心机制是在助推器顶用氧气焚烧不含燃素的火箭燃料，并化为对火箭的推力。Python 脚本自身无法完结作业。相同，只凭核算机核算出原子应该所在的方位和状况，并不会发生结晶，结晶是作为「自我安排」的原子在彼此作用力下的产品。
人的大脑内部很多存在二维神经元。研讨人员很久以前就确认，这些当地的神经活动可以十分精确地与感官影响相对应。许多研讨人员将这些神经行为描绘为「核算的成果」。他们以为，这些核算是咱们可以有认识地体会国际的原因。但或许这都是过错的。或许这些有认识的体会来自某种「自我安排」（self-organization）。咱们与这些感觉相关的核算或许仅仅咱们自己的创造，用来解说感觉机制，但实际上并不是发生感觉的首要原因。当然，以现在的思想办法来说，这个说法听起来的确挺让人毛骨悚然的。参阅链接：spectrum.ieee/cognition-without-computationen.wikipedia/wiki/Neural_network