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第二百一十三章 觉醒的原因（第2页）

它是一个由晶体管作为“神经”

组成的网络，晶体管和其它晶体管互相连接，有自己的输入、输出系统，而且什么都不知道——就像一个婴儿的大脑。

接着它会通过做任务来自我学习，比如识别笔迹。

最开始它的神经处理和猜测会是随机的，但是当它得到正确的回馈后，相关晶体管之间的连接就会被加强；如果它得到错误的回馈，连接就会变弱。

经过一段时间的测试和回馈后，这个网络自身就会组成一个智能的神经路径，而处理这项任务的能力也得到了优化。

人脑的学习是类似的过程，不过比这复杂一点，随着我们对大脑研究的深入，我们将会发现更好的组建神经连接的方法。

更加极端的“抄袭”

方式是“整脑模拟”

。

具体来说就是把人脑切成很薄的片，用软件来准确的组建一个3D模型，然后把这个模型装在强力的电脑上。

如果能做成，这台电脑就能做所有人脑能做的事情——只要让它学习和吸收信息就好了。

如果做这事情的工程师够厉害的话，他们模拟出来的人脑甚至会有原本人脑的人格和记忆，电脑模拟出的人脑就会像原本的人脑一样——这就是非常符合人类标准的强人工智能，然后我们就能把它改造成一个更加厉害的超人工智能了。

我们离整脑模拟还有多远呢？至今为止，我们刚刚能够模拟1毫米长的扁虫的大脑，这个大脑含有302个神经元。

人类的大脑有1000亿个神经元，听起来还差很远。

但是要记住指数增长的威力——我们已经能模拟小虫子的大脑了，蚂蚁的大脑也不远了，接着就是老鼠的大脑，到那时模拟人类大脑就不是那么不现实的事情了。

模仿生物演化。

抄学霸的答案当然是一种方法，但是如果学霸的答案太难抄了呢？那我们能不能学一下学霸备考的方法？

首先我们很确定的知道，建造一个和人脑一样强大的电脑是可能的——我们的大脑就是证据。

如果大脑太难完全模拟，那么我们可以模拟演化出大脑的过程。

事实上，就算我们真的能完全模拟大脑，结果也就好像照抄鸟类翅膀的拍动来造飞机一样——很多时候最好的设计机器的方式并不是照抄生物设计。

所以我们可不可以用模拟演化的方式来造强人工智能呢？这种方法叫作“基因算法”

，它大概是这样的：建立一个反复运作的表现评价过程，就好像生物通过生存这种方式来表现，并且以能否生养后代为评价一样。

一组电脑将执行各种任务，最成功的将会“繁殖”

，把各自的程序融合，产生新的电脑，而不成功的将会被剔除。

经过多次的反复后。

这个自然选择的过程将产生越来越强大的电脑。

而这个方法的难点是建立一个自动化的评价和繁殖过程，使得整个流程能够自己运行。

这个方法的缺点也是很明显的，演化需要经过几十亿年的时间，而我们却只想花几十年时间。

但是比起自然演化来说，我们有很多优势。

首先，自然演化是没有预知能力的，它是随机的——它产生的没用的变异比有用的变异多很多，但是人工模拟的演化可以控制过程，使其着重于有益的变化。

其次，自然演化是没有目标的，自然演化出的智能也不是它目标，特定环境甚至对于更高的智能是不利的（因为高等智能消耗很多能源）。

但是我们可以指挥演化的过程超更高智能的方向发展。

再次，要产生智能，自然演化要先产生其它的附件，比如改良细胞产生能量的方法，但是我们完全可以用电力来代替这额外的负担。