为什么讨厌所谓仿生AI的说法

大概关于AI最常用的说法就是AI来自于人脑科学推进了AI的发展,所以AI比传统统计学要好。

这是我最讨厌的说法,而且也是最容易导致误解的。

原因很简单,我们其实对人脑还不太了解。要了解人脑真实的过程,需要很侵入式的实验(还不一定能搞清楚其中机制),感兴趣的,自己去看怎么给猩猩做实验的。我们研究Neural Economics的时候,大部分也就能看个fMRA。

换句话说,我们都不知道人脑具体决策,咋人工智能主要推动就是人脑了呢?

另外一个更关键的,其实是motivation和效果的问题。讲个故事,当年Kolmogorov在游泳时候想到了Chaining(不知是真是假),是奠定当代概率论的最重要的两个定理之一。那我们能说因为那条河有神仙加护,所以这定理一定对么?

人工智能可以从各个角度出发,数学、仿生、生物、物理、优化理论、几何等等,但是最后必须得有一个公平的效果评判。效果不好,一切都免谈。如果人工智能做不到这一点,那么场景就是这样的。

小朱啊,我这个算法虽然准确率跟扔鞋一样,但是他是来自于易经啊!你要是不在安防上用,你是不是不爱国啊!汉奸死全家哦!

所以请以后不要在传播这些话了。尤其不要说,人工智能好是因为模仿了人脑。非要说,请为脑科学做贡献,先把天灵盖揭开,然后插针进去。

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