当前人工智能依靠的底层理论是基于人工神经网络的深度学习而深度技術算法所支持人工智能应用空间主要集中在(或局限于)图像和语音识别(以及如Alpha Go围棋游戏)。人工智能识别做的是比对不具备人脑对信息入脑后进行加工、理解、思考、创意等步骤,还停留在感知阶段未能进入认知世界。
机器学习/深度学习算法兴起于上世纪50年代一矗沿用至今,目前世界上开发的深度学习模型多达2000多种(以适用于不同应用场景)深度学习算法是一种强大的数据分析工具,但深度学習算法也是有缺陷的深度学习本质上是一项暗箱技术,其训练过程难以解释、不可控也未能适应更复杂的应用场景的需求。今天深度學习算法的潜力已近天花板限制了人工智能扩大应用创新。
谷歌近来研究用于基因科学的人工智能Alpha Fold预测蛋白质折叠结构的能力,以设計出新的蛋白质他们采用深度学习的方法,用数千种已知蛋白质训练神经网络
2014年IBM研究类脑算法,开发TrueNorth芯片支持人工智能应用创新。IBM開发基于大规模脉冲神经网络的类脑算法的TrueNorth芯片是由4096个细小的计算内核组成,这些计算内核形成了100万个数字脑细胞和//dQCFKyQDXYm3F8rB0/article/details/
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