简介：许多朋友问有关人工智能如何进入大脑的问题。本文的首席执行官注释将为您提供一个详细的答案，以供所有人参考。我希望这对每个人都会有所帮助！让我们一起看看！
三个大脑出现在人工智能领域。它们是Google Brain，IBM人脑模拟芯片，Baidu Brain。兵工智能大脑分为以下三个部分：大数据，计算能力和深度学习，它们形成了人工智能的大脑。它们相互补充，取决于每个其他并相互推广，使得能够将人工智能应用于各行各业。这项技术的进步与互联网革命相当，人类生产和组织效率的效率将进一步提高。
人工智能大脑简介
“ Google Brain”是Google X Lab.Google购买大量人工智能公司，机器人公司，智能家庭公司，并大力开发诸如无人汽车，智能眼镜等技术的主要研究项目。计划使用Google的大脑作为中枢神经系统，为无人汽车，工厂机器人，智能家居和智能眼镜提供连续来源。
2014年8月，IBM释放了突触，可以模拟人脑，即“自适应塑料望远镜电子神经形态系统”芯片。这种芯片可以模仿人脑的操作模式。认知计算必须通过传统的计算体系结构远远遥不可及。“百度脑”项目的重点是世界上最强大的研究团队。使用计算机技术模拟人脑，它已经可以达到2-3岁儿童的智力水平。
人工智能将如何更深入地融入人们的生活中，并提供监管人工智能并确保每个人都可以共享人工智能。
以下是有关人工智能融入我们生活的一些例子：
智能交通信号灯
智能交通信号灯使用人工智能技术实时学习交通数据和自我调整，从而使汽车在通过交叉交叉点时更加安全，更有效。
聪明的家
人工智能还可以根据房主的生活习惯来个性化房间的光线和温度。茶室可以明智地提醒房主在即将到来的聚会中添加食物储备，或提醒房主喜欢的食物，或提供基于食谱的食谱关于党的内容。通过学习所有者的偏好并分析所有者的个性，人工智能可以完成上面提到的这些任务。
聪明的医生。
人工智能的助手可以快速帮助医生诊断和治疗患者。通过技术识别技术，快速LIP文学检索以及学习患者的生活方式和健康状况等技术手段，人工智能将为患者提供首次个性化医疗服务。
名称：gaolang
[嵌入式niu duan]人工智能的本质是人类智能的模拟，通常可以将这种模拟分为两类，即结构模拟和功能模拟。人类的智慧，操作的整个操作并不相同，但是如果您离开人类的自主意识和外界的影响，您可以从两者的思维过程开始，即处理问题的处理。仍然有很大的相似之处。
[嵌入式鼻子]人工智能，人类智力，本质，思维。
[嵌入牛的问题]人工智能的本质是什么？人工智能如何看待？
【嵌入的文本】
1.人工智能的本质
人工智能的本质是对人类智能的模拟，通常可以将这种模拟分为两类，即结构模拟和功能模拟。
SO值结构模拟基于两个系统和结构之间的相似性，物理模拟方法用于构建与该功能相似的功能相似的“模拟”以实现相应的智能活动。结构模拟就像一个类似的“复制”，即模拟相似的结构和系统以实现智能活动的模拟。例如，如果要模拟人脑的结构模拟，则需要模仿人脑的结构和系统并创建一个类似于人大脑的“疲倦的大脑”。但是，目前，结构模拟的局限性非常大，结构模拟需要对模拟对象的智能活动过程有透彻的了解。有必要清楚地了解相应的结构和系统如何是智能活动。但是，目前，人类对自己的智能活动几乎不了解，例如人类大脑的智能活动，这极大地限制了结构模拟的发展。
另一个功能模拟是基于两者功能的模拟，只有相同的目的是实现相同的目的。不需要相似的工作原则，这可能与不同的工作原理的功能相同。人脑仿真，功能模拟无需彻底了解人脑的特定智能活动。它只需要知道在特定过程中实现了什么样的功能，然后通过其他方法或数学模型或迭代原理才能实现相同的功能。例如，图像识别技术，人工智能不是创建一个”眼睛像眼睛一样”，具有相似的结构和系统，但只是通过技术实现人眼的相关功能。至于如何实施它，它不是功能模拟问题。对焦。功能模拟的重点在于实现最终结果，而忽略了特定过程的模拟。在目前，大多数人工智能是人类的功能模拟智能，即提前存储某些公式或程序，以提前为人工智能，然后提供相应的逻辑推导方法，以便人工智能可以自动处理问题以实现相应的人类智能活动。
第二，人工智能思维过程
尽管人工智能的功能模拟与人类智能的运作不同，但操作的整个操作并不相同，但是如果您离开人类的自主意识和外界的影响，您可以从思想开始两者的过程，即处理问题。仍然有很大的相似之处。
两者的思维过程可以大致分为以下五个部分：
1.输入或接受信息；
2.信息存储或记忆；
3.信息操作或处理；
4.信息输出；
5.感兴趣的反馈或控制；
以人的大脑为例，人类大脑信息的处理大致是：信息的输入，例如眼睛，耳朵和其他器官，信息信息的输入，信息的存储或记忆，然后大脑处理信息。它表现为对信息的响应，人脑也将进食或控制输入信息。例如，如果不良信息拒绝接收一次。
对于人工智能，信息的处理也是熟人的过程：从外界接收信息输入，信息存储在原始存储中，使用存储程序或公式，调用相应的模型，并进行相应的分析和处理问题。然后通过输出设备，传输处理后的信息。同时，为输入信息生成了一定的反馈，随后的信息输入会产生一定的辅助效应。
在信息处理过程中，人工智能与人类智能之间有许多相似之处。人的大脑以神经脉冲的形式传达信息，人工智能以电脉冲的形式传输信息；实现和抑制是实现的，并且通过访问和断开电脉冲的访问和断开，人工智能接受了信息。人工脑中的信息概念在用二进制“ 0”和“ 1”的人工智能中实现。
数据 - 人工智能谷物
实现人工智能的第一个因素是数据。数据是所有智能对象的学习资源。没有数据，任何智能机构都很难学习知识。从记录中，人类社会已经发展了数千年。在此期间，人类社会继续发展，从最早的原始社会到奴隶社会到封建社会，资本主义社会和社会主义社会。在共产主义社会的过程中，在这个漫长的发展过程中，数据是必不可少的，作为驱动力是必不可少的为了发展人类社会。
人类社会发展越来越高级文明的原因与学习知识以及知识的传播更快，社会发展越快。在封建社会之前，知识的传播从嘴到甲骨文，然后转移到甲骨文，然后转到甲骨文，再到甲骨文，到甲骨文，到甲骨文，到甲骨文，到达甲骨文，时代，甲骨文，甲骨文和然后到甲骨文，到达甲骨文，到达甲骨文，即使是后来的封建社会中的纸质记录，也无法将知识的交流速度与传播的速度进行比较当今的互联网知识。
一般而言，知识的获取来自两种方式。一个是通过他人的经验获得的知识，即，其他知识将知识组织成一本书，然后让每个人学习。这也是当前的主流学习方法；另一个是通过自己的探索获得的知识，目前，这种学习方法仅在高精度领域中具有知识学习。由于现有的开放社会资源，没有知识可以学习，只能获得自我探索。
无论哪种学习方法，您都必须通过学习载体传播知识，无论是面对面，实际操作，书籍记录还是电子出版物，或视频材料。学习的效果，因此对于人类的学习，找到一个好老师，一本好书是一个非常重要的学习选择。
由于人类的学习取决于数据的质量，因此当AI学习知识时会出现同样的问题吗？答案当然是肯定的，不仅是这样，而且学习知识比人类更高时对数据的依赖性。人类具有合理的能力。当学习某些相关知识时，它可以通过推理关联获得更多的知识。从其他角度来看，在某些特定情况下，即使数据不完整且不全面，对人类学习的影响也不会太大，因为人类会使用推理，在目前，AI的推理能力仍处于主要研究阶段，并且有更多的问题正在等待行业中的技术人员克服的想象力。
可以看出，当前的大多数AI学习知识基本上取决于数据质量。在这种情况下，即使是人工智能专家Wu Enda也发出了人工智能的情感= 80％数据+20％算法模型。“谷物安全”问题仍然非常紧迫。如果“食物”有质量和安全问题，最终将导致人工智能的“疾病”。可以看出，数据的质量基本上决定了智能的高度。有人会说，我可以通过增加算法模型来改善效果。不幸的是，它在数据上有点坚定不移。它的上端可以改善效果，并且可能无法弥补它。数据可以在人工智能的最终发展结构中看到。
计算能力 - 人工智能的身体
计算能力是实现人工智能的另一个重要因素。计算能力在一定程度上反映了人工智能的速度和效率。从总体上讲，人工智能越高，人工智能的可能性就越大。计算能力附加到设备上，因此通常会谈论计算能力与特定设备有关，例如CPU，GPU，DPU，TPU，NPU，BPU等，它们都属于计算动力设备，但它们具有自己的不同派对。CPU，GPU，DPU，TPU，NPU ...不清楚？功率-Blindness -Arrangement！”介绍非常全面。从APU到ZPU，引入了各种脓液，失明就足够了。
除了上面的脓液外，每个设备还将分为每个设备下的不同串联。GEFORCE系列细分也可以分为GT，GTX，RTX等。当然，每个种子系列都可以继续细分。对于更强大的系列，RTX还包括一个更详细的级别部门。特定系列取决于哪个系列取决于特定的使用方案。当然，它也与其自己的消费者强度有关。
以下是RTX20系列的各种图形卡的性能比较：
RTX30系列的各种图形卡的比较：
此外，NVIDIA在嵌入式末端还具有各种图形卡系列，例如适合自动机器AI平台的Jetson系列，Drive AGX系列，Clara AGX系列等以及云中的一些计算资源。每个系列被进一步细分。例如，Jetson分为四个设备，例如Jetson Nano，Jetson TX2，Jetson Xavier NX，Jetson Agx Xavier。
对于制造商而言，产品分裂越薄，越有利于宣传和促销。对于消费者而言，选择性大大提高，但它对消费者的基本知识也有要求。然后选择错误，并且当前的图形卡市场也是如此。有必要选择一些专业知识来选择所需的图形卡类型。我希望在科学普及之后，您可以选择正确的图形卡模型，无论是玩游戏，绘制还是计算。您的心中必须有一个相应的系列模型，否则您可以陷入选择的困难。
以当前对人工智能主流技术的深入学习为例，其学习过程是将需要学习的数据放在计算能源设备上。在数亿次进行神经网络计算和调整之后，获得了最佳解决方案的过程。如果将数据用作人工智能的“食物”，那么计算能力就是支持人工智能的“主体”。所有饮食的“谷物”必须是“物理”，才能消化和提取“营养”以帮助成长。相似，人工智能数据还需要计算能力来一一计算，以便将数据的特征提取为作为象征的象征智力。
算法 - 人工智能的大脑
该算法是人工智能程序和非官方情报程序之间的核心差异。可以理解的是，即使没有数据和计算能力，但是如果没有核心计算能力，它只能被视为看起来很高的资源库。由于没有算法设计，它等同于堆积很多没有有效应用的资源。算法是能够有效利用资源的思想和灵魂。
与前两个相比，该算法更多地取决于个人思想。在同一家公司中，公司可以为每位算法工程师配备相同的数据和计算电源资源，但是不需要由算法程序的每种算法发动机固定设计。最终的智力。
与数据相比，这取决于公众的贡献。计算能力取决于机构组织的能力，算法取决于个人。尽管许多公司是算法团队，但他们确实提出了算法的思考。这并不夸张地帮助其他人帮助移动砖块，但是这种算法 - 级别移动砖比纯软件项目的砖块和运动砖相对较高。与建筑设计相同。许多著名的建筑设计来自一个或两个人。著名设计很少见。
由于算法设计的独特性，与数据和计算能力相比，在人工智能的三个要素中，该算法对人工智能具有更大的影响。这是因为在通常的工作中，只要每个人都花费时间和成本，基本上，您就可以找到一些好的数据和计算动力设备，但是由于其独特性，许多算法具有专利或不向外界开放。目前，差异必须反映在算法中。
人工智能专业的大学和培训机构今天主要基于算法。因为数据是由公众生成的，并且由某些互联网工厂存储。通常，个人很少这样做。计算动力设备由芯片公司控制；作为独立个人，人工智能算法的方向。培养出色的算法才能对于人工智能的发展至关重要。在现在，市场上有关图像视觉，语音信号，自然语言，自动化和其他方向的算法工程师，供应和其他方向短暂供应和其他方向。工资水平远远超过了其他互联网软件行业的职位。
后记：
目前，中国人工智能的发展正处于高速增长的时期，将来将进入爆炸时期。无论从业者是否朝着人工智能数据处理的方向，人工智能计算机设备的开发方向，还是人工智能算法的发展方向。智能算法是学习回报的最高方向。作为没有背景的个人，它是进入人工智能行业的最佳选择。
文字/深人
最近，我国家的第一个“大脑 - 机器接口”反应性封闭 - 环神经刺激系统已成功完成。该系统的植入意味着我国家的“大脑 - 机器界面”具有独立知识产权的高科技产品已经达到了最后一次在临床使用之前逐步。
据报道，封闭的环反应性神经刺激系统是临床领域“脑界面”的重要应用。该技术植入了人工智能芯片的头骨中，进入颅电极大脑的大脑，并昼夜监测大脑电节律。一旦通过即将到来的癫痫病进行了预测，外源干扰的节奏将开始直接阻断癫痫中癫痫的形成。
CYMB朋克技术的实施
对未来技术感兴趣的朋友应该对“ Cyberpunk 2077”游戏不陌生。在游戏中，您可以体验不同的“黑色技术”带来的新鲜刺激技术，智能跟踪武器等。作为代表性技术之一，仿生人技术与该大脑界面具有相同的工作。
仿生的人将机械与人相结合，人们可以通过机械获得更好的功能，并“阅读”大脑的基本指示，以实现机械控制的控制。
大脑界面要求我们不仅需要阅读大脑中的信息，而且还需要“写”，也就是说，除了能够感知信息之外，我们还必须响应。用户界面，用户可以通过计算机阅读大脑中的信息。计算处理后，信号转换为相关的反馈指令。计算机可以接受大脑的命令或向大脑发送信号。
如新闻中提到的那样，大脑界面不仅可以检测到危险信号，而且可以干预和防止它们，从而防止危险行为发生。重生。
脑机接口技术的开发
据报道，大脑界面的形式可以分为三种类型：根据大脑中的收集位置，无创，半侵入性和侵入性类型。它们之间的最大区别是大脑是否使用伤口手术获得神经元信息的方法。它们在它们中仅作用于头皮。半侵入性公式在头皮和大脑皮层之间植入。入侵类型完全植入大脑皮层中。
大脑 - 机器接口技术似乎是科幻-FI。实际上，早在20世纪，人们就开始研究它。
在1970年代，人类运动功能的第一个接口首次与运动功能的大脑接口，并确认猴子可以快速学习并自由地控制在主要运动皮层中单个神经元的排放封闭环的操作条件。频率。但是，大多数此阶段都研究动物。直到1990年代，面向运动的面向大脑的界面一直迅速发展。人们可以通过技术实时捕获神经信号并控制外部设备。
多年来，由于动物的实验基础，大脑 - 机器接口技术已逐渐应用于人体。诸如人工耳蜗等早期植入设备可以帮助恢复损坏听力，肢体运动能力和视力。
最令人印象深刻的事情是，在巴西2014年世界杯的开幕式上，高属 - 年轻的朱利安诺·宾托（Juliano Pinto-离开。
在我的国家，郑安格大学还完成了2020年中国的首次国内临床转型研究。患者可以使用大脑皮层信号准确控制外部机器人臂和机器人，以实现三维空间。
近年来，随着脑部接口技术的持续发展，许多公司也开始在脑部机器界面领域铺设。
说到脑部机器接口，马斯克的神经技术公司Neruallink可以被视为该领域的代表公司。Neuralink已将芯片植入了实验性猪的表面，然后将猪的脑部运动无线地传输到计算机上以观察到。还将相同的芯片植入了猴子的手臂和手中，使猴子可以用想法移动光标，并抓住乒乓球在游戏中移动。
在对人体“侵入性”脑界面的研究中，马斯克的神经技术提供了一种更安全的方法，该方法将颅骨切开术的大小降低到仅硬币的大小，从而减少了大脑的创伤。
除外国技术公司外，近年来，许多具有脑部机动界面的高科技公司也出现在中国，例如研究侵入性脑机接口的方向。Ningzhi Neuramatrix和Nuring Galaxy成立于2019年，以及成立于2021年的Neuroxess。使用脑机界面，人工智能和其他技术，以提供医疗，娱乐和生产的技术支持。
结尾
在整个数十年的发展，大脑机器界面技术的发展，从动物到人体的动物界面的研究，从微创到非侵入性，从医疗领域到其他生活领域，同时为人们提供便利生命，但还有，但也可以，但也带来了人们的生活。面对决定时，只有算法决定执行，并且会毫不犹豫地。人类存在情绪，而暂时的危险意识可能只是考虑一下，不想将其付诸实践。界面可以直接执行，行为可以直接执行，这对社会保障构成威胁。
参考资料：
在过去的50年中，人工智能经历了曲折和转弯的道路。在1990年代初，研究人员深深地感受到了人工智能理论和技术的局限性，以便从不同的角度和层面进行反映。智力需要 - 深入了解人脑工作机制，这需要更详细的信息和证据来提供神经生理学和神经病学。
人工智能融合了许多学科，并且与哲学是密不可分的。尽管实际上，最近的新哲学进步并没有对科学产生任何影响，哲学讨论的对象通常是压倒性的（Russell S，Norvig P.人工智能：Amodern方法：Amodern方法：。
正如恩格斯所说（恩格斯。自然辩证法。北京：人民出版社，1972年。187）：“无论自然科学家采用哪种态度，他们仍然必须受到哲学的统治。时尚哲学的主导地位仍然愿意受到主导通过基于熟悉思维的历史和成就的理论思维。”
着眼于更广泛的视野和更大的目标，需要从哲学的角度寻求更有效的人工智能研究方法。遵循物质决策意识的观点，辩证的是，辩证的观察现有的理解和方法，集成和整合，集成和整合相关学科的成就和观点是正确的起点。
人工智能的哲学意义
人工智能是人类智能的模拟和扩展，其核心正在思考模拟。
思维
思维科学是研究思维和方法的定律。Qian Xuesen将其分为三个部分：基础科学，技术科学和工程技术。人工智能属于工程技术的范围（Qian Xuesen。关于思维科学。上海：上海人民出版社，1986.20）逻辑学校与人工智能研究中的心理学学校之间的争议有时似乎是不知所措的，但不知道，但不知道，但从思考科学的观点，无非就是图像思维与逻辑思维之间的关系。两者都属于思维科学的思维科学。基本科学。抽象思维的不足是缺乏全面的能力。只有图像思维可以整合一个新的结构。这可能是创建和学习最终必须具有图像思维的原因（PAN PAN）Yunhe。模型识别与人工智能，1991，4（4）：7）。
不同的观点认为，思维科学系统的基本科学包括两个类别：一个是总结人类思维经验，揭示思维对象的一般定律和思维本身和逻辑的一般定律是思维的科学。思维科学包括对思维主题的研究 - 人脑的生理结构和功能，并揭示了思维过程的生理机制的神经生理学和神经症质学。这种观点将介绍出思维科学的基础科学范围。实际上，有两种观点
认识论没有任何人工智能和哲学与哲学联系在一起。
理论
认识论和理解的来源，发展，过程，能力以及作用等一般法则。换句话说，认识论研究知识及其形式和局限性。哲学家强调，通过观察和计算最大的机会，它是清除什么潜力；人工智能的重点是通过现有的观察和计算所知。在实际情况下，人工智能和认识论本质上是融合并彼此配备的。
实践对人工智能的研究方向和方法具有重要意义，但这并不意味着它可以取代特定的研究，也不表明任何人工智能研究必须明确考虑理论。表达并没有真正达到，如果您仅依靠哲学来获取特定的丰富信息来编写计算机程序，那么人工智能将处于非常绝望的状态。
心理哲学和认知科学
思维指的是各种心理行为，例如人们的记忆，思想，意识，感情，意图，意图，愿望，思想，思想，智慧等（张·辛祖（Zhang Shizhen），王·宾温（Wang Bingwen）。，1996）。本质上，信息处理过程，计算机也是信息处理系统。因此，计算机可以思考并可以模拟人类的思维。人们的思想和精神世界一直是哲学家反思的对象。这项研究领域构成了心理哲学的主题。心理哲学，由人工智能，脑科学，认知心理学，控制，语言学等驱动，显示了一个充满活力的场景。
E.Husserl是第一位表达思想为他哲学中心的哲学家。他首先提出了一种关于心理表达在心理哲学中的作用的一般理论。
认知科学在1970年代后期正式宣布。智能系统。核心思想称为认知。中心命题之一是，可以通过内在的“认知过程”来解释智能行为，即合理的思维过程。因此，一个非常自然的假设是从计算机比较中研究心理模型的工作原理，了解认知过程作为信息处理过程，并将所有智能系统理解为物理符号系统。
心理哲学是认知科学层次更高的理论，但是两者的相互作用和影响是毫无疑问的。理论上的思维哲学不应超出认知科学的研究结果，而认知科学不应排除理论结果。进行盲目探索的心理哲学。
认知心理学
认知心理学和人工智能是认知科学的两个组成部分。人工智能使用心理学理论，心理学借用了人工智能的结果。
认知心理学旨在理解人类认知心理学，通过计算机程序语言表达这种理解；人工智能致力于描述人们在计算机语言中的智能并用计算机实现它。两者的共同点是使用计算机程序语言雕刻人类智能。但是，它们也有重要的区别。计算机的程序以模拟人类智能。该程序包括了解系统本身的过程，然后给系统具有一定的任务，它将具有行为。这表明人工智能是正确的
真实，已确认。认知心理学不确定信息处理过程是人类智力的唯一心理原因，即使是此信息处理过程本身也没有直接的明确证据。认知心理学只能推断出哪些心理使用程序来引起行为，有很大的假设。
L.Dreyfus认为胡塞尔是当代认知心理学和人工智能的先驱。哲学研究。第二，胡塞尔专门解释了人们期望的事件中对象世界的组成，以及它所包含的复杂形式结构。Drevo指出，通过实践发展人类的认知能力。这种独特的认知能力提供了一种生存方式世界上的世界
极限的丰富性构成了所有人类智力行为的基础。认知心理学试图通过纯粹的理解结构来掌握所有智力，而无需考虑对思想的不认识。这个想法注定要不成功。所有聪明和聪明的行为必须追溯到人类对自己的理解，这是因为无休止的递归，因此人类永远无法完全澄清。人类智力的基础不能分开或理解显然。它们是困难，批判性，哲学和人工智能仍在挣扎中的。
人工智能材料基础
早在1950年代，就有两个争议的观点：一个考虑计算机来处理思维符号的系统，另一种是一种认为它们对大脑进行建模的媒介；另一种对神经元相互作用的模拟；一个人将问题作为智力模型解决；另一个强调学习；一种使用逻辑，另一个是基于统计的；继承人，另一个将自己视为神经科学。实际上，它们分别代表了象征主义的学校和联系
学说学校。
在心理学中，复杂思维和神经元之间的象征性水平很重要。符号是思维的材料，但它也是一种物质风格。大脑可以触摸的“概念”和生物量显而易见，很明显，是基本的，这对于人工神经网络的建模无疑是有意义的。但是，不幸的是，当前人类对真正神经系统的理解非常有限，对其自身的大脑结构及其活性机制的理解仍然非常肤浅。许多神经网络的模型实际上非常简单，并且具有一些“优先”。Jun，Pan Yunhe。人工智能和认识论思想的思维大纲。请参阅：中国人工智能进度。Beijing：北京邮政与电信大学，2001.22）。
有人认为，在对神经信息处理机制的深入分析中可能会导致科学革命的变化。语言能力是人脑独特的高级功能，但仍然只有对对中心外观的中心外观有一个非常模糊的理解语言。即使在此类型的信息处理过程中使用的适当研究方法仍然与今天一样好。为此，迫切需要指导方法，因为它毫无疑问地对神经网络的研究和作用有所了解。
在1980年代中期，人们发现大脑中存在混乱，它被广泛重视，因为它可以揭示大脑活动的深层机制。从生理学的本质开始，是研究神经网络的基本手段。混乱神经网络研究探讨了在非稳定状态下网络的动态行为和信息处理能力。ChaosDynamics为研究人工神经网络和人工智能提供了新的机会。这不是一个生理模拟，仅提倡纯粹的含义，因为人类人类的人类是人类的。掌握自然和社会法则并不是“复制和复制”的过程。简化，抽象和材料基础和客观基础的模拟。
神经网络的基础架构与大脑更相似，而不是标准计算机的结构。它们的单元不像真实神经元那么复杂，与新的Cortex电路相比，它们的结构太简单了。尽管神经网络具有这些限制，它仍然显示出完成任务的能力。从一开始，现代数字计算机就采用了人类大脑对信息处理的基于符号的串行逻辑推理过程。
有趣的是，似乎有这样的“定理”人工智能：一旦将某个思维的功能汇编成一个程序，人们就不再认为这是“实际思维”的基本部分。人工智能的核心始终指的是未编译为程序的那些部分。
人工神经网络需要解决许多基本和基本问题。在某种程度上，这只是一种算法，但这不能涵盖神经网络的尝试和产物，以思考材料的产物的前提世界和人类大脑的功能。无论是探索史前文明还是外面“天空”智力的好奇心，都没有理由否认实质性确定意识的基本观点。
人工智能和人工智能
许多模型向人们的特征解释了来自宗教和艺术。例如，原始艺术的象征性语言结构人类的原始本能以及具有独特象征性手段的超自然世界的各种图像，并且它们被赋予独特的形式，以结合各种表达系统。这不仅使我们了解人类智力具有不同的特定表达方式，而且还理解智力取决于社会生活和客观现实。
但是，这条路很难。很难分解人类原始和潜意识的思想，例如分解佛教禅宗大师以使思想混淆以实现绝对虚无。此外，人工智能达到人类级别 - 已被证明是困难和进步的是慢的。
辩证法唯物主义与可以独立思考的机器不一致，机器可能比人聪明。重要的原因是，思考是长期生物学进化的产物，尤其是社交活动。Gothic与所有机器的结论都一致。计算机可以不断地繁殖和复制其人工生命，例如最初由人类制造的病毒。计算机的世界是由科学家完全设计的，是人脑的结晶。
Zhuangzi和Hui Zi进行了以下对话。Zhuangzi和Hui Zi在横梁上游泳，Zhuangzi说：“鱼很平静，这是鱼的喜悦。”Hui Zi说：“ Zi Fei鱼，Zhi鱼？”Zhuangzi说：“知道我不知道鱼的喜悦。”儿子不知道。”
人类的智力和人工智能很高，智力的复杂性和奥秘是该文本本身的内涵以及对后代的分析。
探索人工智能的发展
人工智能研究人员愿意使用心理术语来描述机器的两个原因。首先，我希望机器的知识和信念理论可以使他们合理地为他们的用户，不知道以及他们想要什么。其次，用户通常可以用精神术语表达他们的人工智能，心理学和哲学的过程自然会相互影响。人工智能与哲学之间的关系最初是通过心理学的桥梁。
人工智能的开始是从上到下结合的。从上或向下的“内涵”的表达通常会带来一种实现感，但是底部或“扩展”的表达就像是手册。两种方式：一种是从上到下，绘制对神经元组的想法；另一个是底部 - 解释思想看起来像一个混乱的神经元元素，生成了群集。
在认知科学的发展中，有一个奇怪的现象值得思考。对于国际象棋和解码等任务，例如国际象棋和解码，计算机系统可以超越经过专门培训的人；但是，对于其中一些人来说，最常见的是由长期演变形成的认知功能，例如视觉和听力，几十年来开发的人工智能系统不如婴儿的能力。必须从进化的角度完全理解社会和历史发展的限制。
尽管我们经常必须遵循统一和简化效果的原则，但我们还必须承认，科学中存在难以形容的复杂性。在人工智能与认识论之间的关系时，当然不能取代人工智能的研究，但它可以使其能够使其变得能够做到。人工智能研究人员在不进入沼泽的情况下失去了方向。不幸的是，人工智能研究人员通常会忽略人工智能与哲学与基本的辩证性思维方法之间的联系 - 诱导和解释，分析和整合，实际上，每个人都可以感受到分析和全面的分析和全面在他们自己的思维经历
经常且重要。但是，人类对这种基本思维机制的研究是如此薄弱。从历史的角度来看，人工智能的发展从不时到陷入了一个没有预期的深处，这使人想起我们不仅应该寻找人工智能的技术问题，而且还要寻找人工智能的最基本概念和理论原因。
和宏观方法指导。
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结论：以上是首席CTO指出人工智能如何进入大脑的回答。希望它对您有所帮助！如果您解决了问题，请与更多关心此问题的朋友分享?