中评社北京1月23日电／据参考消息报导，美国《发现》月刊网站1月14日发表题为《人工智能和人脑：它们有多相似？》的文章，作者是埃夫丽·赫特，文章编译如下：
布赖恩·克里斯蒂安在其2020年出版的《校准问题：机器学习与人类价值观》一书的序言中讲述了人工智能神经网络概念的开端。
人们已经知道神经元会因为一个激活阈值而放电或不放电。克里斯蒂安解释说：“如果对神经元的输入总和超过这个激活阈值，那么神经元就会放电；否则，它就不会放电。”
人工智能是受人脑启发的，但它到底有多像人脑呢？深度学习和人造神经网络方面的先驱约舒亚·本希奥谨慎指出，人工智能是对大脑中正在发生的事情的模仿，而不是复制。
蒙特利尔大学的计算机学教授本希奥说：“很多来自大脑的启发用到了现在得到使用的神经网络的设计中，但我们建立的系统在许多方面与大脑有很大不同。”他解释说，首先，最先进的人工智能系统并不使用脉冲，而是使用浮点数。他说：“工程人员不在乎复制大脑中的任何东西。他们只是想做某种能奏效的事情。”
但正如克里斯蒂安所指出的，人工神经网络的运作与生物神经网络十分相似。在认同这些程序并不完全像大脑的同时，加利福尼亚大学戴维斯分校的神经科学家和计算机科学家兰德尔·奥赖利说：“神经网络模型更接近于大脑实际在做的，而不是计算层面的纯粹抽象描述。”
奥赖利说：“这些模型中的单位正在做一些类似于大脑中真正神经元所做的事情。这不仅仅是一个类比或比喻。在这个层面上确实存在某种共性。”
驱动GPT3和ChatGPT等大型语言模型的更新Transformer架构在某些方面甚至比以前的模型更类似于大脑。 |
