只利用現有科技，不計成本的發展強人工智慧，在短期內能成功嗎？

當投資的錢來得容易時,研究者就會不負責任的夸大專案的前景。

由國家投資的專案,應該用對賭的方法,與研究者進行簽約。

資金采取逐步投入,與進展程度,以及時間掛鉤。

階段性成果有沒有完成,也要與收入掛鉤。

科學研究也存在道德問題,浪費納稅人的錢,也要負責任。

貌似前景遠大的專案,破解的方向往往是不明確的。

比如說,基因的發現并不是生物學的專家。

理論上的預計還沒有到位,就盲目投入裝置,勢必造成浪費。

有些裝置完全可以租用,卻非要自己制造,或進口。

如果從投入產出比來評價中國的科研,不言而喻。

很多外國的科學家,都說中國的研究裝置比他們還好。

但是,唯一獲得諾貝爾獎的科研成果青蒿素,卻是在改革開放前,科研條件極其困難的情況下實現的。

言歸正傳。

經過全世界科學家的努力,人工智慧經歷了60年,強人工智慧的本質,仍沒有任何突破。

從哪條路徑突破?方向都不明朗。

國家不應該在此進行大量投入。

風險資金的投入,是一種賭博,責任自負。

至少目前還沒有看到大量資金流入強人工智慧的研發。

現在的弱人工智慧,是靠大資料和云端計算來實現的,這種成本極高的暴力方法,肯定不是通往強人工智慧的渠道。

蒼蠅蚊子也有意識,意識是強人工智慧的一個顯著標志。

不管人工智慧有多強,不解決意識問題,就沒有情商。

盡管如此,弱人工智慧的巨大發展,給網際網絡和計算機的使用帶來了很大的市場空間。

它的進步,肯定會啟發強人工智慧的突破。

這就是水到渠成的作用,一旦強人工智慧突破,還需要靠網際網絡和計算機來進行數學模擬。

就我們目前研究的狀況來看,突破強人工智慧的領域,是在對神經干細胞的研究。

對神經干細胞分化的誘導,可以制造出,能進行模糊識別的譯碼器網絡。

能像篩子一樣進行平行計算,在成千上萬的影象概念中,篩選出最接近的類概念。

通過激素的精準投放,產生意識,也就是注意力。

分泌激素的系統,是大腦血管,而大腦血管有一套伺服的神經網絡。

而這一套伺服神經網絡產生的概念,就是意識。

用通俗的比喻,神經元就是一個個GPU,既能計算,又能記憶。

它的電源可以分別調節,就像灌溉系統中的滴灌方式。

不信,咱就騎驢看唱本,走著瞧。