内容简介 · · · · · ·
近些年,当人们谈论人工智能时,总热衷于讨论算法的优化、模型的迭代、算力的多少。人们不断地在追求模型的深度、数据的规模和芯片的算力。海量参数的复杂网络仿佛就是人工智能的发展方向。然而,这就是真的智能吗?
科技界的一代传奇人物、计算机科学家与神经科学家杰夫·霍金斯在《千脑智能》中揭示了一种关于大脑和智能的理论——千脑智能理论,这将彻底改变我们对大脑和人工智能的未来的理解。
就像人类最终不是通过模仿鸟类,而是通过理解空气动力学而发明了飞行一样,在我们改进机器和深度学习的同时,我们需要首先了解大脑是如何工作的。
杰夫·霍金斯和他的团队发现,大脑使用类似地图的结构来建立一个世界的模型——不仅仅是一个模型,而是成千上万个我们所知道的一切的模型,也就是千脑智能理论。这一发现为创造机器智能提供了清晰的路线图。
霍金斯多年深耕于大脑研究的领域,终于在这本书中给出了答案...
近些年,当人们谈论人工智能时,总热衷于讨论算法的优化、模型的迭代、算力的多少。人们不断地在追求模型的深度、数据的规模和芯片的算力。海量参数的复杂网络仿佛就是人工智能的发展方向。然而,这就是真的智能吗?
科技界的一代传奇人物、计算机科学家与神经科学家杰夫·霍金斯在《千脑智能》中揭示了一种关于大脑和智能的理论——千脑智能理论,这将彻底改变我们对大脑和人工智能的未来的理解。
就像人类最终不是通过模仿鸟类,而是通过理解空气动力学而发明了飞行一样,在我们改进机器和深度学习的同时,我们需要首先了解大脑是如何工作的。
杰夫·霍金斯和他的团队发现,大脑使用类似地图的结构来建立一个世界的模型——不仅仅是一个模型,而是成千上万个我们所知道的一切的模型,也就是千脑智能理论。这一发现为创造机器智能提供了清晰的路线图。
霍金斯多年深耕于大脑研究的领域,终于在这本书中给出了答案。
作者简介 · · · · · ·
杰夫·霍金斯(Jeff Hawkins)
美国著名发明家、计算机科学家和神经科学家,于2003年当选美国国家工程院院士。Palm掌上电脑创始人,Numenta公司创始人。多年来深耕对大脑的探索,致力于解释大脑是如何工作的。他认为只有把人类智能弄明白,才能制造出像人类大脑一样工作的机器智能。著有《On Intelligence》《A Thousand Brains》。
目录 · · · · · ·
第一部分 千脑智能理论——对大脑的全新理解
第1章 新旧大脑的争斗
新皮质与旧脑
关于新皮质的3个发现
第2章 新皮质的智能算法
智能的多样性基于一种基本的算法
负责感知与智能的皮质柱
第3章 大脑中的世界模型
通过运动学习世界的预测模型
神经元工作的两个基本原则
第4章 大脑新皮质的3个发现
第一个发现:新皮质学习世界的预测模型
第二个发现:预测发生在神经元内部
第三个发现:新皮质的关键是参考系
第5章 大脑中的地图
为世界建立参考系
旧脑中的地图
新脑中的地图
大脑地图的使用方式
新皮质中的地图模型
新皮质的方向感
第6章 大脑中的参考系
大脑使用参考系管理所有知识
大脑的两个视觉通路
皮质柱如何为无法感知到的事物建模
找出有用的参考系
好的参考系是成为专家的关键
第7章 千脑智能理论
现有的新皮质理论
参考系下的新皮质理论
大脑中的知识存储在哪
大脑中的“投票”机制
稳定的感知
大脑的注意力
千脑智能理论中的层次结构
第二部分 人工智能的未来
第8章 并不智能的人工智能
实现通用人工智能的两条路
将大脑视作人工智能模型
从专用到通用人工智能的解决方案
智能的判断标准
第9章 当机器拥有意识
意识的核心
感受质的来源是意识之谜
关于意识的神经科学
有意识的机器
第10章 机器智能的未来
设计智能机器
可复制的机器智能
机器智能未知的未来应用
第11章 机器智能存在的风险
智能爆炸的威胁
目标失调的威胁
智能机器并不会威胁人类的生存
第三部分 人类智能的未来
第12章 大脑的错误信念
我们生活在虚拟世界中吗
错误的模型
病毒式传播的错误世界模型
语言与错误信念的传播
第13章人类智能存在的风险
旧脑带来的风险
错误信念带来的风险
我们面临的生存威胁
第14章 脑机融合的畅想
为什么我们感觉被困在身体里
上传你的大脑
第15章 保存人类遗产的3种可能
漂流瓶之信
长明灯
第16章 阻止人类灭绝的3种方法
方法1:成为星际物种
方法2:修改自身基因
方法3:离开达尔文轨道
有目标和方向的未来
后记 人类最重要的科学探索
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致谢
译者后记
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订阅关于千脑智能的评论:
feed: rss 2.0
5 有用 晨星 2022-11-18 21:57:06 浙江
第一部分还好,揭开大脑一点儿浮在水面的冰山面貌。后面两部分就像天空的浮云,不过一些缥缈的幻想
0 有用 书北不想起名字 2023-02-14 16:56:12 上海
具身、旧脑与新皮质。 新皮质的参考系作用机制。 P.S. 对机械飞升和基因飞升的看法似乎比较消极和片面,后两部分相比于第一部分主观性还要更强。
0 有用 pior 2022-12-21 07:50:31 山东
这大哥有点放飞~
0 有用 Garfier 2023-08-05 21:18:28 浙江
大脑的大量皮质柱参考系构建了人对世界认识模型。运动产生学习,突触形成对外界的预测。通用智能机将像冯诺伊曼机一样发展。人类发展的两个方向是基因的延续和知识的流传。
1 有用 十一臭屁肉球子 2023-07-05 08:55:14 四川
核心一个认知:运动起来才能学会;大脑是通过观察信息输入随时间的变化来学习世界的模型的,如果没有交互,没有运动,那么你就很难学会一个东西;语言,编程,以及任何技能底层都是一样的;静止的学习等于没学;以及经典面对问题的三解法:去新环境,改变旧环境,适应旧环境。
0 有用 JUSTSOSO 2024-10-30 07:38:13 北京
加入新的世界模型
0 有用 luke 2024-10-29 11:39:25 陕西
前面2个部分是写关于人脑的,后面的一部分展望,感觉有点放飞自我
0 有用 没有色彩的 2024-10-27 13:20:13 江苏
很有趣的视角,本来以为人工智能是数学的事,原来还有生物学
0 有用 冬不足 2024-10-20 23:01:09 湖北
第一部分是精华所在,作者展示的脑科学理论非常精彩。后两个部分几乎都是作者的个人观念和偏好,阅读趣味相对有限。
0 有用 安然歌 2024-10-16 22:12:01 云南
关于语言和实在物体的空间感知的递归感受学习的论述非常有启发性