如何实现模仿人脑的工作模式制造人工智能？_ZNDS问答

1，算法：RNN就是来源于脑神经网络的反应模式
2，芯片：DARPA与IBM合作建立了一个项目，名为“神经形态自适应伸缩可塑电子系统计划（SyNAPSE）”。其类脑芯片叫TureNorth。2011年，IBM发布第一代TrueNorth芯片，它可以像大脑一样具有学习和信息处理能力，具有大规模并行计算能力。2014年，IBM发布第二代TrueNorth芯片，性能大幅提升，功耗却只有70毫瓦，神经元数量由256个增加到100万个，可编程突触由262144个增加到2.56亿个。
3，模仿不是出路，就像飞机不像鸟！

可以，但这也是最难的一种方式。

在人工智能这个概念刚刚诞生的时候，人们就试图通过模仿人脑的工作模式进行研发。但问题是：直到现在人类也没有完全搞清楚人脑是如何运行的，更不用说以此去开发AI程序；就像无源之水，无本之木，最终是无法获得预期的结果的。

在最初的尝试失败了以后，人工智能的先驱们还探索了包括“专家系统”在内的等不同技术方向，可惜均以失败告终。直到2006年，凭借着被称为“神经网络之父”的Geoffrey Hinton在深度学习领域的突破，人工智能可以通过对大数据进行分析开始产生在某些领域超过人类（例如：AlphaGo），而人工智能也再一次成为人们的焦点。

但是从去年开始，人工智能界中越来越多的人开始意识这一次的AI技术革命对于大数据有着过度依赖。相比之下，目前阶段的AI并没有像人类一样对于“常识”的理解能力，并且人类在进行学习的时候只需要“小数据”就可以解决问题。所以，现在有越来越多的人工智能专家开始提倡重新走上模拟人脑思考的方式去开发AI程序。

虽然现在科学家们依然搞不清楚人脑的运作模式，但是未来几年的AI可能会从模拟动物智能以及其它生物智能的方式进行切入，一步步地向真正的人工智能推荐。直到有一天人脑的秘密全部被发现以后，人工智能技术将会迎来它的下一次飞跃。

感谢邀请
首先，随着科学技术的不断进步，人类不断加快新产品的研发，科技的发展也提高了各项技术的提高，如何更好的去实现人工智能的更好发展，是一些科研人员的重要之中。
其次，模拟人工大脑进行人工智能的设计，是未来需要研发注意的问题，如何保持这种科学技术，需要我们不断学习发展，只要科技足够强大，这种人工智能一定可以更好的发展。
最后，人工智能的发展就是为了减轻劳动力，加快社会的进步与发展，只要我们的技术不断加强，我们的梦想终究会实现。
以上纯属自己所想，如有疑问还请私信详聊。

人脑的工作方式分为两种，主动思考决策和被动思考决策。
被动思考决策好比是身体某个部位感到疼痛，大脑会下意识的控制身体部位进行移动躲避疼痛，用人工智能做的方式就是通过传感器传输感知，然后给负责移动的处理器进行处理。
主动思考决策是我们去做一个决定的思考方式，这个决策我们剖析下，当人做某些决策是和性格有关，但是性格是由过往经历有关的，我们可以收集某些人的过往经历和思维方式，这样就能让人工智能和人的决策保持一致了。但是一定要做的是采集某些人的相关数据和决策方式，才能保证人工智能和人的思维是一样的。

现在的人工智能就是在模仿人脑神经网络，只不过人脑的神经细胞数量很大，人工智能首先要具有和人脑体量相当的神经网络节点，其次就是对人工智能的训练学习是一个很长的世间。例如现在的智能音箱，没有足够的训练智能音箱就是个小孩子一样的智商，要有足够的人进行足够的训练，人工智能才能慢慢学习慢慢成长。简单说这么多吧

谢邀！
利用模仿人脑的工作原理来制造人工智能，这是最基本的技术，但也是最繁琐的技术。基本是说人工智能的研究基础就需要这个，其复杂就源于对于同一讯息在不同的时间不同的地点会得到不同的反馈结果。因此才会在人工智能高度延伸的时候出现很多问题需要解决。
首先，人工智能研究之处要有足够的信息收集进行分类加工处理。人工智能并不是纸上谈兵，而是需要切实可行的信息数据作为支撑。否则就不能去按照既定的目标达到预期的效果。
其次，人工智能需要把所有涉及到的相关讯息嵌入各个节点中。节点就如同我们的思维逻辑点，只有使得每个节点有序的衔接起来，才能使得人工智能按照既定的程序完成预期的任务。如果期间的节点衔接上出现紊乱，就会使得整个人工智能系统进入紊乱甚至彻底瘫痪。
最后，要对人工智能植入复杂的复合场景效果。这样才能够使得人工智能具备复合性的数据与信息的处理能力。但这些也只是根据我们人类对大脑的认知层面的处理能力，而更深层次的则需要我们对自身大脑的认知进一步加深才能够去提升。
总之，人工智能对于我们现在来说是亟待研究开发的重要课题，但是随着时间的流失和科技的积累，人工智能的开发也会陷入一个禁区，而这个禁区必须我们在得到认知之后就要进行必要的控制，否则不但不能使得人工智能造福未来，反而可能阻碍文明的进程，事物的发展的两面性时刻存在着。只有认清和明悟之后才能更好的驾驭未来科技，这不但是科技禁区，同样是人类的禁区。——善用科技造福未来。

人工智能是当前很流行的新型专业术语。可能说我们现在已经进入人工智能时代。那么什么是人工智能？它与人脑的工作模式有什么区别？未来它的研究方向是什么？是我们今天讨论的主要话题。
什么是人工智能？简单的来讲就是让我们的生活工具去做一些以往需要经过人的思考而从事的工作。它涉及领域比较广泛，包括计算机、心理学、哲学等诸多方面。举个简单的例子，如果你用的是苹果手机，那么你现在就可以呼叫Siri 为你定一个早上7点的闹钟等。如果你经常逛小米之家，你可能就会发现人工智能真的离我们的生活很近，扫地机器人、智能窗帘、智能电灯等等。可以说我们已经步入了人工智能时代。

那么人工智能与人脑的工作模式有什么区别呢？那么我们先来简单了解一下人脑的工作模式，人脑的工作模式主要分为两种：一、主动思考而产生的行为；二、受到外界影响而产生的行为。而人工智能目前来讲更多的属于第二种，目前大多数的人工智能还停留在被动接受外界影响而进行的工作上，并不具备人脑主动思考、学习知识、机敏应对外界环境的能力。
未来人工智能的发展方向是什么？未来人工智能更多的是变被动为主动的智能，可能更多的去人工化，即你不需要作出指令它也会根据你的生活习惯作出有利于人类的工作，未来的生活可能是这样的，当你将衣服放入洗衣机，它会自动为你洗好，扫地机器人会根据地面的情况自动清扫等等，当然人工智能的研究也会存在一定的禁区，就像电影里所表现的一样，机器人不再受人类控制了如何办？是否会上演机器人造反的情况？这些都是我们需要谨慎对待的。
能不能模仿人脑的工作模式制造人工智能？答案是可以的，我们目前研发的灵感大多也来自于人脑的工作模式，未来会更加接近人脑，但是也存在一定禁区。相信随着人工智能的不断推进会有相关法律法规进行约束。

感谢邀请，原来确实有一种思潮，要求利用超级计算机逆推人类脑神经元的活动规律，从而为模拟人脑，诞生类人的人工智能做准备。不过这类方案现在几近搁浅，一个是操作难度实在太大，模拟人脑1000亿左右神经元的运动规律需要难以想象的巨大数据运算量和超精准的建模，这个在时间上也是无底洞。另一方面，在master等人工智能和人在某一领域对弈的时候，人们发现了他们的深度学习模式迥异于人类并且比人类的天然学习模式效率高得多。扎克伯格的实验室里诞生的两个AI简化交流语言，提高交流效率的事情更说明了这一点。所以人们的思想豁然开朗，人工智能生命本来就是和地球上的碳基生物完全不同的生命体，其构造和基础材料决定了它们可能达到的思维速度和运算，认知，学习速度远大于碳基生命。所以没必要以我们的思维模式强行推导并规定AI的工作模式。它如果能自组织进化，最终肯定是一种和人类完全异质的文明。当然，强人工智能很可能比人类走得更加长远，也更加辉煌。

原创思想，拟脑AI，当然可以!不仅可以，而且是AI的必由之路，大脑极其高效，极其节能，瞬间就可以将极其巨大的数据浓缩，抽象并归类。比如人耳，可以把数亿的不同语音瞬间归类成极其简单的若干种patterns，令现在的所谓深度学习望尘莫及。然而，现在的所谓AI，连大脑处理信息方式的皮毛都沾不上边，可谓是路漫漫其修远兮，吾将上下而求索。本民科一直在拟脑AI上单独前行，孤军奋战，突破指日可待，敬请期待。

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