首先分析一下人脑运作模式
当我对你说 "你好" 时, 你的耳朵接收声波, 并通过鼓膜震动, 分析声波, 最后频率转换成神经信号, 传递到大脑中. 此时大脑就开始检索你以往的知识体系, 从中找出 "你好" 的含义, 你知道我是在对你打招呼.
但是当我对你说 "扣恩里七哇", 你听见了, 但是你无法给出回答, 因为在大脑的知识体系里面, 没有这个词的内容储备.
我们的眼睛也是一样, 把你 "看" 到的东西, 通过大脑检索知识储备, 来得出结果. 比如在你面前出现一个 UFO, 你就不知道那是什么了, 你只知道那是一架奇怪的飞行器, 从来没见过的东西, 因为在你的大脑知识储备里面, 不曾有这样的东西出现过.
我们的眼耳口鼻, 甚至包括我们身体感觉到的温度湿度等等, 都是 "传感器 http://www.zhanhuigang.com/zhuanti-10000428.html", 传感器 http://www.zhanhuigang.com/zhuanti-10000428.html 的意思, 你就是传递感应到的器官.
一个人的大脑储备的知识越多, 他所理解的东西也就会越多. 增加知识储备, 需要靠观察和学习.
而人工智能机器人的原理, 也是这样.
通过云数据库, 解决了知识储备, 但如果碰到新的, 没有储备这个内容, 系统就会把这个信息存入数据库进行分析, 归纳, 以便下次使用这个信息, 这也就是砖家所谓的神经网络.(小编搞不懂为何非要这么高大上的词语, 因为跟神经没关系呀)
用摄像头来处理视觉, 用喇叭来处理听觉, 用光敏电子 http://www.zhanhuigang.com/zhuanti-10001130.html 元件来处理光感, 用超声波喇叭来负责感应空间距离......, 这些所有的电子 http://www.zhanhuigang.com/zhuanti-10001130.html 元件只负责一样, 传感.
最后的电子 http://www.zhanhuigang.com/zhuanti-10001130.html 信号, 采用频率的方式传递, 这一般经过震荡电路就可以处理. 最后得出的震荡电流信号, 用二级 0 和 1 来记录, 然后送入 CPU 运算, 并且匹配数据库中的, 已经储存的声波数据, 直到找到匹配的为止.(这里包含一些比对和校正算法)
CPU 检索所用的数据库, 储存了很多信息, 至少比一个大学图书 http://www.zhanhuigang.com/zhuanti-10000116.html 馆的所有图书 http://www.zhanhuigang.com/zhuanti-10000116.html 的内容还多.
当你对机器人 http://www.zhanhuigang.com/zhuanti-10000036.html 说 "你好", 当系统检索到某个记录中有 "你好", 就做一个锚点. 它会检索很多种可能性. 这些可能性包含各种带有 "你好" 的场景资料, 然后它会在这些锚点中, 寻找一种当前系统算法认为最优的进行回复你.
也许是握手, 那么 CPU 会告诉负责手臂的马达, 要开始工作了. 也许是微笑, 那么 CPU 会通知面部马达开始工作了. 也许是讲一个笑话, 它会通知发声器工作了.
如今, 因为计算机 http://www.zhanhuigang.com/zhuanti-10000190.html 的运算能力很差, 所以检索数据库需要的时间会很长 (所以你会看到现在制作的机器人 http://www.zhanhuigang.com/zhuanti-10000036.html , 在回复的时候会出现停顿, 它在运算).
并且还有出错的可能性. 所以机器人 http://www.zhanhuigang.com/zhuanti-10000036.html 技术感觉不够成熟. 但是这个技术如果再经过一个世纪呢? 当计算机 http://www.zhanhuigang.com/zhuanti-10000190.html 有足够的运算能力, 可能就不是现在想象的这样了.
但, 纵使机器人 http://www.zhanhuigang.com/zhuanti-10000036.html 的运算速度够快, 知识储备够多. 但是它始终无法超过人脑.
因为它是人类的产物, 是人类大脑思考的结果. 就像我们人脑, 永远也无法理解, 是什么创造了我们人的大脑.
牛顿曾说过一个公式: 创造力 = 想象力 X 以往的知识
我们大脑跟机器的其中一个区别, 就是我们人脑具备想象力. 那想象力究竟是怎样运作的呢?
来源: http://www.ailab.cn/Intelligent_Robots/2019090894205.html