机器大脑的现状如何？

2012年6月，华裔打算机科学家吴恩达和他带领的谷歌大脑项目，利用深度学习的研究成果，利用1000台电脑创造出包含10亿个连接的“神经网络”，使机器系统学会自动识别猫。
它的打破在于，研究者无需见告机器“猫该当长成啥样”，而由它去自主学习这个观点。
从此，“机器学习”一词逐渐被更多的普通人熟知。

打算机科学家吴恩达认为，机器学习是一门让打算机在没有明确编程的情形下进行学习的科学。
“我所参与的一个研究项目便是教会机器人清洁房间。
你会怎么做呢？你可以先向机器人展示这些任务，然后它就能学习。
机器人看到你拿了什么物品、把它放置在什么地方，往后你不在的时候它也可以这么做。
”

而对付机器大脑的神奇，拉里·佩奇表示，他认为真正神奇的地方，在于它可以自主学习，无需人的干预。

机器大脑能像人脑一样事情吗？

姚期智在2000年由于打算理论、密码学等方面的贡献而得到图灵奖，他也是截至目前获奖者中唯一的中国面孔。
图灵奖是打算机界最崇高的奖项，有“打算机界的诺贝尔奖”之称。
设立半个多世纪以来，全天下只有为打算机科学作出最精彩贡献的数十位学者获此殊荣。
图灵奖的名称取自打算机科学先驱、被尊为“人工智能之父”的英国科学家艾伦·麦席森·图灵。

打算机科学家 2000年图灵奖得到者姚期智见告我们说，实在传统打算机算法理论研究，比较集中于对付特定问题的数学化研究。
现在，人工智能算法带来了根本性的改变。
人工智能算法或深度学习算法，为很多打算问题带来惊人的改进。
在图灵最先提出图灵测试的时候，打算机的能力远不如现在。
现在，让打算机和人类进行一段对话，看起来并不困难。

人类和打算机能力差异在哪？

打算机科学家 1986年图灵奖得到者约翰·霍普克洛夫特认为，人类和打算机的能力之间有实质差异。
毫无疑问，在很多方面，打算机现在都比人类出色，但这些实质上都只是须要大量打算。

打算机科学和神经学给了机器大脑机会？

只管还须要很多努力，但人们正在努力让机器大脑变得更像人脑。
如今，不少人工智能研究者和创业者都是神经科学的专家。
具有神经科学背景的打算机科学家，成了故意于发展深度学习的大型科技公司争抢的工具——比如谷歌旗下DeepMind公司的创始人德米斯·哈萨比斯，他被称为超级围棋人工智能程序AlphaGo之父。

DeepMind公司创始人德米斯·哈萨比斯认为AlphaGo启迪我们，在更广泛的任务中利用人工智能，与人类专家一同探求并办理问题。

谷歌公司联合创始人拉里·佩奇表示，实在，德米斯有神经科学和打算机科学的背景。
他曾经重返校园攻读博士学位，课题是研究人类大脑。
在神经学和打算机科学交叉的领域，看到了许多令人激动的成果，这些成果有助于人类去理解若何才能制造出智能机器，然后做一些非常有趣的事情。

沈南鹏：人工智能没那么超前,还处于早期阶段!

红杉成本环球实行合资人沈南鹏：我觉得可能整体媒体把人工智能轻微有点想的超前一点。
比如讲阿尔法狗和我们围棋手的比赛，这是在特殊特定的场景下面作为人工智好手段，确实有可能降服人类，但是不表明它在很多利用层面上面已经到了可以实际产生利用，商业代价的时候，这该当讲还是比较早期的阶段。

小结：从感知能力到大脑构造，人类的探索从来没有停滞。
人工智能发展到本日，机器和人体的结合成为了最热门的探索方向。
它反响的，正是人们对生命本身的研究，这也是我们最主要的义务之一。
我是谁？我从哪里来？我为什么是这样？我会变成什么样？要想认识你自己，生命科学可以供应最合理的视角。
而打算机科学和人工智能，将可能成为我们打开生命谜题大门的金钥匙。
1月21日，《对话》将带您连续在硅谷探索！

（本文编辑：魏园园）

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