科学家：AI须再度向人脑学习；AI是仿生术，或将迎来“反奇点”
在去年4月中国（深圳）IT领袖峰会的“人工智能”高端对话环节，曾爆出人工智能是否仿生的短暂争论。腾讯公司创始人马化腾说，人工智能目前还是处于仿生阶段，以后才能建立通用AI技术，在很多领域需要做出模拟器。马云则认为，人类对大脑的了解不到5%，何以AI要模仿人类？李彦宏立即表露了和马云相似的观点：人工智能不是仿生学，只是工作原理像人脑神经元而已。
不过我们说的模仿，是指构造智能机器人时采用了人体的生理和心理模式，而不在于人对大脑了解多少。支持AI是仿生的强力证据是：
证据一：人类大脑是高级智慧存在的唯一证明
目前来讲，人类大脑是地球上高级智慧存在的唯一证明。人工智能的产生，每一步都是技术人员利用身体和智力在向机器输入，包括机器算法，都是人工输入的。所以。人工智能是对人类智能的天然的模仿。
从哲学的本原论来说，人工智能不能有别的来源。哲学本原论来源于早期希腊哲学家。他们关心世界的本原是什么，世界是怎么存在的。要考究人工智能是怎么来源的，就不免从人是地球上唯一的智能生命这个出发点去溯源人工智能。否定的观点必定是，是人类之外的智能生命（比如外星人UFO）创造了人工智能，这成立吗？
证据二：人类生理和肌体功能正在被广泛地运用于人工智能
先说说人工神经网络。人工神经网络ANNs是构建机器学习算法的重要技术。人工神经网络的行为特征，就是模仿人的生物神经网络进行分布式并行信息处理。先有人的生物意识，后有机器的算法数学模型，最后才产生机器的意识。
人工神经网络的原理是应用类似于大脑神经突触联接的结构，所以在工程与学术界直接被称为“神经网络”或类神经网络。现行的神经元、神经网络理论模型，都是根据生物原型建立的，其中包括概念模型、知识模型、物理化学模型、数学模型等。
机器在硬件帮助下进行并行、容错等自我学习，本质上是人类意识功能的延展，两者具有的相似性大于差异性。
正在被运用于人工智能的人类生理和肌体功能，不限于神经网络，还有视觉模式、情感模式、知觉模式、肢体动作等，以后还会有更多的细分领域。
而且，支持AI是仿生学的论据正在变强
证据三：最近，加州红木城某前沿科技公司就宣称，最新发现了人脑新皮层的三个特征，正是现在的人工智能所缺失的。言下之意，人工智能要想弥补这个欠缺，就必须象人脑新皮层一样。
证据四：美国最著名的AI科学家之一Numenta联合创始人Jeff Hawkins提出，人类在步入强人工智能之前，很可能要回来向人类大脑再学习一次。深度学习网络的知名专家Francois Chollet也持同样的观点。他认为，人类智力并无限制，它相当有弹性，每一个人能学会几百项复杂技能，但是AI系统却做不到。是啊，要做成通用性的AI，不向人脑和人的思维学习，那可怎么办呢？
人工智能或迎来“反奇点”时刻
所以，更确切地说，人工智能是居于仿生学的仿智术，简称仿生仿智术。这个论点并不是多疑的。它应该是我们建构AI的指导思想。如果指导思想正确，我们会避免很多争论、岐误和恐慌。一旦确认这个指导思想，奇点理论可能会遭到前所未有的、强劲的否定。一些预测人工智能科学家或未来学家曾经宣称，在2045年人类将迎来奇点时刻，届时人工智能会超出人类智能并将诞生出新物种。
如果人工智能仅仅是仿生术的论点成立，那么实质意义在于：可以据此预测，不仅在建构强人工智能的现阶段，而且将来在迎来超人工智能之时，极大可能我们还要再次回到仿生、仿智术的立场，从人类的身体结构、情感和智力结构，或者情感和智力的巅峰体验中寻找灵感。
这么一来，人们将发现：我们迎来的人工智能虽然功能超群，却很可能并不是生命智能，——它仅仅是人类生命的仿制品，并且也不能有新物种产生。那时，我们会发现，智慧是人类生命特有的不可分割的一部分。那么“反奇点”的假设就顺理成章地确立了。
人类会迎来反奇点时刻吗？欢迎大家和我一起——锁定未来，拭目以待。
奇点和人工智能新物种
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