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神经科学为人工智能解决哪些问题?
这么说吧,目前的计算机是基于图灵(冯诺依曼)架构的,也就是读取指令,执行计算这一流程,这就代表了目前的人工智能,只能是通过算法模拟,可是人设计的算法根本不可能达到我们的需求。
现代计算机的开创者图灵在设计图灵机后也有很清楚的自我认识。1950 年,图灵发表题为 《计算机与智能》 的文章,明确表示 “真正的智能机器必须具有学习能力,制造这种机器的方法是:先制造一个模拟童年大脑的机器,再教育训练”。 强人工智能的实现之路很清晰:智能为用,机器为体。 人类具有强人工智能,人类意识是生物神经系统这个大规模非线性动力学系统涌现出的功能。 要产生强人工智能,就要制造出逼近生物神经网络的“电子大脑” ,也就是图灵所讲的 “寻常大脑” 或 “童年大脑“。
要想实现性能超越大脑的机器,必须先对大脑有透彻的研究,因此,神经系统的研究也就至关重要。感兴趣的话可以了解类脑计算,研究类脑计算的人都会和生物神经计算的人有相当大的合作。
我觉得神经科学首先是为人工智能技术的研究提供关于人的思维逻辑,人的本性的一些指导意见。(例如人有时反应过大,神经就比较容易爆发。人在睡觉时,神经便趋于稳定等)。
然后带人工智能产物成功研究出来后,人方面带有的部分思维逻辑便可以在里面有
人工智能解决教育问题有哪些?
人工智能在教育领域的应用广泛,可以解决多种教育问题。例如:
1、个性化学习。人工智能可以通过分析学生的学习数据,为每个学生提供个性化的学习内容和路径,从而提高学生的学习效率和成绩。
2、丰富学习体验。通过虚拟现实和增强现实等技术,人工智能可以为学生提供更丰富、更真实、更互动的学习环境和体验。
3、提高教学效率。人工智能可以辅助教师进行教学,减轻教师的工作负担,提高教师的教学效率和教学质量。
4、解决教育均衡发展问题。在师资比较匮乏的地区,人工智能可以助力解决教育供给的问题,提高当地的教育质量和教育效率。
5、助力心理健康教育。人工智能可以通过分析学生的学习和行为数据,进行早期干预和心理疏导,保护孩子的身心健康。
此外,人工智能还可以应用于试卷批改、智能答疑、智能助教、在线课程等方面,为教育提供全面的技术支持。
人工智能会主动解决问题吗?
首先,对将来做一个限制,就是可预见的将来。在这个前提下,绝大多数人类很久都没有找到答案的问题,人工智能不可能解决,更不可能瞬间解决。原因很简单,人工智能的是人类智慧的结晶,整体而言并不是超越人类的存在。但是一部分问题可能会被人工智能轻而易举地解决,因为人工智能在某些方面具有人类难以比拟的优势。
人工智能2.0时代需要解决的问题?
2015年起,中国工程院批准启动了《中国人工智能2.0发展战略研究》重大咨询项目,以潘云鹤等院士为代表的科学家开始进行“人工智能2.0计划”。
“以往人工智能1.0只研究了语言知识,没有对视觉知识进行研究。而到了人工智能2.0以后,深度学习解决了大量的视觉问题。”在学术峰会上,中国工程院院士、浙江大学教授潘云鹤提到,人工智能1.0的梦想是让智能语言转化成画面,未来可以通过视觉知识等核心技术实现
在学术峰会上,郑南宁分享了2006年一位德国心理科学家做过的儿童心理学实验。
实验里,一个大人两手抱着书,准备放置于书柜里,可自己无法腾出手打开柜子,而在房间的另一个角落,母亲抱着1岁半的孩子在一旁坐着,此时大人没有给孩子任何的指令,但是孩子跑过去,打开了柜门,大人把书放了进去。
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