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在此我们会发现，人类智能可以构造算法，但计算机却不行，而算法才是逻辑推理的关键，那么这其中的奥秘是什么呢? 答案，就是结构——事实上，人脑的结构是逻辑门结构的超集，在此基础之上，相比计算机物理硬件结构的简单固定，人脑结构具有极大的复杂性和极强的可塑性。 对于复杂性，计算机的存储结构、传输结构与计算结构是独立分离的，但人脑神经网络结构，既是存储结构，也是计算结构，甚至还是传输结构。 因此，数据与算法，会存在于同一个脑结构之中。 具体来说，就是神经元细胞之间的几何关系、密度、数量，膜内外的成分、浓度、电位，以及电化学反应的过程，等等——都是一种信息的记录和计算，从而信息的形成、传递与处理就是共用神经元细胞的，于是信息在脑结构中，自然就会相互关联与影响。 换言之，数据通过感官在人脑转化为信息之后，其“运动”的某种模式(如带电离子的流动、神经递质的扩散)就对应了算法，而“运动”(物理意义上)的惯性，则可能就对应了直觉与潜意识——因为“惯性”不受意识控制，是意识之外的计算，而直觉可以看成是潜意识的计算。 信息与数据：信息是从数据中提取的关系，同样的数据看到不同的关系，就是不同的理解，就会有不同的信息，可见信息是数据的简化抽象，即过滤了很多不同维度的关系。 显然，计算机结构并没有“运动”的特性，也没有信息(存储处理)“一体化”的特性，相反计算机的信息，是独立于其结构的——结构的改变(如规模、架构)不会影响信息，信息的改变(如数量、关联)不会影响结构——所以，计算机的信息可以无损复制到另一台计算机上，但人脑的信息就无法复制，除非重建相同的脑结构。 最为关键的是，计算机的结构无法产生算法，也就是无法从数据中提取逻辑关系，也就是无法从数据中提取信息，因此计算机要求输入数据“自带信息”——这是如何做到的呢?
由此可见，计算机要求输入数据(含有数据结构和代码算法)，既要有逻辑关系，也要有逻辑处理，而这些都被转移到了由人类智能来提供。 对于可塑性，输入数据可以改变人脑神经网络结构本身(包括生物逻辑门)，从而改变对输入数据的获取和处理，于是结构和数据之间就形成了「结构吸收数据，数据塑造结构」的相互作用，这就如同——河床(是结构)引导约束河流(数据)，河流(是数据)冲刷改变河床(结构)。 事实上，抽象地来看，逻辑即是结构所固有的关系，不同的结构(或同样结构不同角度)有不同的关系就有不同的逻辑，而结构的改变即是逻辑的改变。 因此，人脑可以捕获环境数据，接着分析学习其中的逻辑关系，然后(将逻辑)存储进动态的人脑神经网络(结构)中(比如经验与常识)，并参与后续(环境数据)的逻辑处理，这即是自主学习的能力。 那么对比人脑，计算机的结构固定，完全没有动态性和自组织性，转而只能依赖人类智能提供——数据结构与算法(数据结构 + 算法 = 程序)，于是计算机智能也就无法进行——自主学习与自主推理了。 换言之，人类智能是因为人脑的结构非常复杂，而计算机的结构如此简单，其“智能表现”是把复杂算法都转移到了程序设计之上，也就是让人类智能来思考产生。 综上可见，我们“自诩”的智能，其实就是来自于——复杂结构的动态性与自组织性，其功能就在于——从环境数据中建模映射真实世界的逻辑关系，继而可以准确地预测未来。 当然，人脑结构中存储的都是——简化模型，而对这些颅内模型的计算与建模，就是由智能所主导的——认知计算与认知建模。
而通俗地说，人脑结构——决定了晶体智力(取决于学习，如技能和技艺，不受衰老影响)，神经运作——决定了流体智力(取决于基因，如记忆力和算力，随衰老减退)，智能——则建立在晶体智力与流体智力之上。 （编辑：淮安站长网） 【声明】本站内容均来自网络，其相关言论仅代表作者个人观点，不代表本站立场。若无意侵犯到您的权利，请及时与联系站长删除相关内容! |
