看看：人工智能ai与神经生理学：为什么差异很重要

垩摄冷光源

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我继续我关于人类智能本质和人工智能ai系统未来的系列文章。本文是题为“共生而非进化——人类智能本质的新观点”的文章的延续。




在上一篇文章中，在分析了对简单传入信号的比较小响应时间后，我们发现，高概率的人脑可能会变成一个二元系统，由两种对激发做出反应的功能方案组成：反和知识分子。




在本文中，我们将讨论首个，反部分。我们将一起尝试找出反响应方案与算法的真正相似程度，以及这可能如何影响人工智能ai的未来。




相似并不意味着完全相同




有什么区别




在科普电影中，神经冲动表现为一种像电线一样穿过神经细胞的信号。我们认为这是电脉冲的生物学类比。




事上，事并非如此。神经冲动是钠离子和钾离子使用电位依赖性离子通道穿过神经元外膜的剧烈运动。这个过程可以比作纸牌或多米诺骨牌的连续倒下。在每次神经冲动之后，神经元必须将离子返回到它们的原始位置。在我们的示例中，这是如何再次从卡片或多米诺骨牌构建轨道。




神经冲动是一项艰苦的工作。重要的是，就其深层的物理本质而言，神经冲动更像是一种机械工作，而不是许多人认为的电信号。




这严重限制了生物组织中的信号传输速率。信号沿着髓鞘小直径纤维以每秒仅一米的速度传播。这就像一个缓慢的步行。对于较大的有髓纤维，速度增加到每小时 45-60 公里。并且仅对于一些髓鞘较厚的大纤维和R的特殊拦截，速度达到每小时200-300公里。




平均而言，我们神经系统中的神经冲动比计算机系统中的电信号慢 300 万倍。神经冲动除了缓慢外，还会在突触（神经元的连接点）处不断停止。为了继续这条路径，信号需要通过突触间隙，即神经元的连接点。我们可以说神经冲动是一个相当缓慢的转移过程。




所有这些都表明神经冲动本身已经是认真努力的结果，它必须到达路径尽头的某个地方。




计算机算法的性质完全不同







在计算机中工作的算法由电压降序列或机器代码驱动，由传统的 1 和 0 组成。




除了速度和物理本质之外，反和算法之间还有一长串重要的区别。神经冲动或反是一种不可避免的反应，而算法是规则的总和，或一组旨在解决特定问题的指令。




换句话说，反可以是错误的，但不能是沉默的，相反，算法通常不会出错，但如果其中包含的指令法执行，则可能不会给出答案。




反甚至在任务之前就知道答案，算法只有在完成所有必要的步骤后才能学习答案。




一个简单的例子




想象一个简单的问题，在公式 1 + X + 3 = 6 中找到 X 的值。算法会这样做：首先 6-1 = 5，然后
5-3 = 2，所以 X = 2。反会立即答案 X = 2。确，只有当反已经遇到这种情况并且凭经验发现答案 1 和 3
不正确时，才会发生这种情况。




但是如果情况发生变化，问题变得更难呢1+X+Y=6。这样的问题，算法会保持沉默，法给出答案。事上，没有足够的初始数据来回答。此选项有几个正确答案。该算法将法确定哪一个是准确的。




而对于反，没有任何改变，如果反之前已经遇到过这样的任务，反只会回答 X = 2 和 Y = 3。如果没有，那么反仍然会回答，但很可能会出现错误。




为什么会这样




答案在于神经冲动过程的能量成本。人类神经系统中的信号运动，这是一个非常耗能的过程，首先需要在神经元表面产生膜电位（高达 90 V），然后急剧移动它，从而产生去极化波此刻 神经冲动，离子迅速穿过膜，之后神经细胞必须将钠离子和钾离子返回到它们原来的位置。为此，必须使用特殊的分子泵（钠钾腺苷磷酸酶）。




结果，神经组织被证明是我们身体中比较耗能的结构。人脑平均重 14 公斤，占体重的 2%，消耗了我们身体所有可用能量的 20%。在一些4-6岁的孩子中，大脑的能量消耗达到了身体可用能量的60%！




这一切都迫使大自然尽可能地节省神经系统的资源。




为了解决一项简单的功能性任务，神经系统需要大约 100 个位置紧凑的神经元。海葵（珊瑚息肉的一类）有这样一个简单的神经系统（100个神经元），如果它们从一个地方转移到另一个地方，它们可以复制（重复）身体的原始方向。




更困难的任务，更多的神经元







额外的任务和功能需要增加神经系统的能力，这不可避免地导致相关神经元分组的增加。因此，需要成百上千个贪婪的神经细胞。




但大自然知道如何找到解决方案，即使似乎没有什么可以发明的。如果神经系统的工作如此昂贵，那么就没有必要以如此高的代价获得正确的答案。




只是犯错成本太低了。




另一方面，错误对自然毫价值。如果有机体经常犯错，它就会死亡，而给出正确答案的人将取代它。即使这样的答案是侥幸的结果。形象地说，一切都是简单的——只有给出正确答案的人才活着。




这表明神经系统的工作只是表面上与算法相似。事上，其工作的核心不是计算，而是基于记忆的刻板决策的反或简单重复。




我们星球上任何生物的本性和神经系统只是简单地以各种记忆机制的形式与预先编写的婴儿床打交道，但从表面上看，它看起来像是一种计算活动。




换句话说，试图用计算算法击败反就像试图公平地对抗一张更清晰的牌。




这种策略与突触可塑性相结合，赋予生物神经系统极大的效率。




在自然界中，大脑是一种极其昂贵的商品。因此，它的操作基于简单但廉价的反，而不是准确但昂贵的算法。使用这种方法，少数神经元可以解决非常复杂的问题，例如与方向相关的问题。秘密在于，生物神经系统际上并不计算任何东西，它只是记住正确答案。经过数十亿年的进化和一个人自己的生命周期，已经创建了一套通用的解决方案，这些解决方案以前是成功的。如果不是，那么犯错并不可怕。这使得即使是小而原始的神经系统也能同时对刺激做出反应并保持自动功能，如肌肉张力、呼吸、消化和血液循环。




算法在比赛开始前就输了







所有这些都表明，试图基于现有计算算法创建人工智能ai，我们将从根本上输给自然，即使是在与运动相关的简单非智力活动的例子中。我们的电子设备将是准确的，但非常耗能，因此完全没有效率。




我们已经可以在自动驾驶汽车中看到这一点。自主控制系统的开发人员面临的意想不到的问题之一与能源消耗有关。验性自动驾驶汽车需要特殊的高性能发电机来为电子控制系统供电。




而在自然界中，有非常简单的神经系统可以完美地应对动态机动的任务。例如护士鲨（重达110公斤，可以攻击人类），大脑仅重8克，而整个神经系统，连同外周部分的所有纤维，仅重250克多一点。




主要结论




我们需要创建真正的人工智能ai的首件事是根据生物反弧原理工作的电子系统，即具有零离散性的生物算法。




有趣的是，生物算法的结构框图早在上世纪末就已经存在，但由于模糊的零离散性，它们一直保持着奇特的状态。仅有的例外是进化算法，它构成了计算智能领域进化建模的基础。




生物学告诉我们，在现生活中，失败的不是犯错的人，而是不拯救资源的人。




来源。




没有必要害怕错误。事上，您需要害怕以高能耗为代价的准确答案。




但这只是问题的一部分，解决问题的方法将使创建能够控制运动和精细运动技能的相对简单的人工系统成为可能。