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    該商品所屬分類:經濟 -> 經濟
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    【優惠價】
    690-1000
    【作者】 美傑夫·霍金斯 
    【所屬類別】 圖書  經濟  經濟通俗讀物 
    【出版社】浙江教育出版社 
    【ISBN】9787572243936
    【折扣說明】一次購物滿999元台幣免運費+贈品
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    內容介紹



    開本:16開
    紙張:膠版紙
    包裝:平裝-膠訂

    是否套裝:否
    國際標準書號ISBN:9787572243936
    作者:[美]傑夫·霍金斯

    出版社:浙江教育出版社
    出版時間:2022年10月 

        
        
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    編輯推薦



    • 科技界一代傳奇傑夫霍金斯人工智能領域裡程碑式作品,挖掘人類智能復雜表像背後的簡單機制,初次提出人腦工作原理的普適框架。

    • 比爾蓋茨盛贊作者,諾貝爾獎得主詹姆斯·沃森和埃裡克·坎德爾推薦之作。

    • 北京智源人工智能研究院院長黃鐵軍、馭勢科技(北京)有限公司聯合創始人兼CEO吳甘沙、Numenta公司前員工兼湯恩科技創始人崔彧瑋、北京智源人工智能研究院理事長張宏江、清華大學計算機繫教授唐傑、北京大學心理與認知科學學院教授吳思、清華大學腦與智能實驗室首席研究員劉嘉、清華大學計算機科學與技術繫副教授劉知遠、中國科學院自動化所研究員餘山、易寶支付總裁餘晨、諾貝爾獎得主詹姆斯沃森聯袂推薦。北京智源人工智能研究院學者傾情翻譯。

    • 湛廬文化出品。

     
    內容簡介

    人工智能領域一直以來堅信:隻要人工智能繫統能產生類似於人類的行為,它就是智能的。於是,我們看到了能夠打敗國際像棋guan軍的計算機棋手,能夠根據路況選擇行駛路線的無人駕駛汽車,能夠做手術的“醫生”……人們甚至開始擔憂:有朝一日,機器人會不會超越人類,進而奴役人類?


    在《新機器智能》一書中,科技界一代傳奇傑夫·霍金斯指出,如今的人工智能並不智能。要想創造眞正的機器智能,蕞快的途徑是理解大腦的工作原理,然後在計算機中模仿這些原理。霍金斯一生痴迷兩件事——計算機和大腦。早在幾十年前,他創建的Palm掌上電腦就在商業上取得了巨大成功,也成為現代智能手機的原型。但霍金斯一心想弄清楚大腦的工作原理。經過數十年的不懈努力,他終於發現了其中的奧秘:大腦學習世界的一個模型,並使用這個模型來預測未來。人類的創造力、意識都是通過這個模型產生的。這一全新的智能理論框架被命名為“記憶-預測模型”,它改變了人們對智能的看法,也為開發眞正的機器智能奠定了堅實的基礎。


    《新機器智能》主題宏達又足夠吸引人,深入探討了智能的核心問題:計算機真的智能嗎?大腦是如何工作的?為什麼弄清大腦的工作原理如此困難?如果不以行為來定義,那應該怎樣定義智能呢?“記憶-預測模型”的含義是什麼?如果你想了解自身、了解智能、了解機器智能,那麼一定不要錯過霍金斯的這一本裡程碑式作品。

    作者簡介


    傑夫·霍金斯



    • 科技界一代傳奇,美國知名發明家、計算機科學家和神經科學家,於2003年當選美國國家工程院院士。Palm掌上電腦創始人,Numenta公司創始人。

    • 1992年創立Palm公司。1996年,該公司推出的創新產品PalmPolit一經上市便取得了創奇般的成功,18個月內銷量超過100萬臺,將蘋果和微軟的同期產品遠遠甩在身後。

    • 多年來深耕對大腦的探索,致力於解釋大腦是如何工作的。他認為隻有把人類智能弄明白,纔能制造出像人類大腦一樣工作的機器智能,著有《千腦智能》《新機器智能》。



    桑德拉·布萊克斯利


    科學作家,《紐約時報》撰稿人。

    目錄
    推薦序一 探索大腦理論的孤膽英雄
    推薦序二 在機器上重構人類智能
    推薦序三 從大腦中探索智能的起源
    中文版序 人工智能與大腦
    序言 制造像大腦一樣工作的機器智能

    第1章 人工智能與人類智能
    能力有限的人工智能
    不具備智能的計算機
    從生物學入手研究智能
    第2章 神經網絡
    自聯想記憶
    行為決定了智能嗎
    用簡單的框架理解大腦

    推薦序一 探索大腦理論的孤膽英雄


    推薦序二 在機器上重構人類智能


    推薦序三 從大腦中探索智能的起源  


    中文版序 人工智能與大腦


    序言 制造像大腦一樣工作的機器智能


     


    第1章  人工智能與人類智能


    能力有限的人工智能


    不具備智能的計算機


    從生物學入手研究智能


    第2章  神經網絡


    自聯想記憶


    行為決定了智能嗎


    用簡單的框架理解大腦


    從大腦內部提取智能


    第3章 人類大腦的層次結構


    新皮質的功能區


    新皮質使用相同的計算工具工作


    新皮質的可塑性


    新皮質並不直接感知世界


    感覺替代


    新皮質建立了世界模型


    第4章 從記憶中檢索答案的大腦


    用記憶解決問題


    新皮質自動存儲模式序列


    新皮質可以自動聯想到模式


    新皮質以固定的形式存儲模式


    不變的表征


    新皮質如何做出具體的預測  


    第5章 記憶 - 預測模型,全新的智能理論 


    大腦的預測


    預測是人類理解世界的基礎


    智能的記憶 - 預測模型


    第6章 記憶 - 預測模型是如何工作的


    不變的表征


    新皮質是一個整體


    每個皮質區都會形成不變的表征


    新皮質的世界模型


    新皮質的序列


    皮質區的結構


    皮質區的工作原理


    信息是如何上下流動的


    大腦為什麼會忽略反饋


    新皮質如何學習


    處於一切之上的海馬


    另一條沿層級向上的新皮質通路


    理解新皮質


    第7章  意識與創造力


    動物具備智慧嗎


    人類智慧有什麼不同


    什麼是創造力


    一些人比另一些人更具有創造力嗎


    創造力能夠被訓練出來嗎


    創造力會讓我誤入歧途嗎


    什麼是意識


    什麼是想像力


    什麼是現實


    第8章 智能的未來


    我們可以制造智能機器嗎


    我們應該制造智能機器嗎


    智能機器能做些什麼


    智能機器的時代何時到來


    後 記 真正的智能機器


    附 錄 經得起檢驗的11個預測


    致 謝


    參考文獻


    譯者後記

    前言
    探索大腦理論的孤膽英雄
    黃鐵軍
    北京智源人工智能研究院院長,北京大學教授

    傑夫·霍金斯是我佩服的極少數人之一。這裡我之所以用“人”,而沒有用學者(他確實醉心於研究)、院士(他是美國工程院院士)或企業家(他是掌上電腦先驅企業Palm創始人)等稱呼,是因為很難有一個稱呼可以概括他。如果一定要有一個稱呼,我想說他是一位智能時代的孤膽英雄。

    探索大腦理論的孤膽英雄


    黃鐵軍


    北京智源人工智能研究院院長,北京大學教授


     


    傑夫·霍金斯是我佩服的極少數人之一。這裡我之所以用“人”,而沒有用學者(他確實醉心於研究)、院士(他是美國工程院院士)或企業家(他是掌上電腦先驅企業Palm創始人)等稱呼,是因為很難有一個稱呼可以概括他。如果一定要有一個稱呼,我想說他是一位智能時代的孤膽英雄。


     


    點燃霍金斯學者夢想的是基因雙螺旋結構的發現者弗朗西斯·克裡克。克裡克1977年移居美國,開始探索大腦和意識這個更難的問題,1979年9月在《科學美國人》(Scientific American)雜志上發表科普文章《思考大腦》(Thinking About the Brain),指出“腦科學研究明顯缺乏的是一個普適的思想框架來解釋這些研究結果”。那一年,霍金斯剛從康奈爾大學電子工程專業畢業,進入英特爾公司工作,被克裡克的文章深深吸引。從此,尋找大腦運行背後的理論框架,就成了這名電子工程師的人生目標。


    可是,英特爾公司雖然是“電腦”企業的領頭羊,卻沒有研究“大腦”的部門,於是霍金斯轉向信息領域有可能研究這個問題的學府麻省理工學院,申請人工智能實驗室的博士研究生。招生面試組問他想做什麼,他回答說,希望“以大腦理論為基礎創造智能機器”,然而得到的答復卻是:大腦隻是一臺混亂的計算機,研究它沒有任何意義。於是他又轉向了美國西海岸更加開放的加州大學伯克利分校,1986年1月被神經科學博士研究生項目錄取。這次他的研究課題有所收斂——研究新皮質如何進行預測,當時的繫主任弗蘭克·韋伯林(Frank Werblin)組織的教授組積極肯定了這個課題的重要性,但霍金斯不確 定如何開展工作,也找不到研究這個方向的導師。


    作為博士生導師,我想說這樣的學生特別難得。絕大多數博士生更習慣導師指定研究方向甚至論文題目,而不是追求自己發自內心熱愛的研究方向。即使有霍金斯這種博士生,如果發現缺乏導師,往往也會知難而退,轉向“更保險的”研究課題,發表幾篇論文,順利畢業。因此,很多學校的博士生獲得學位的比例很高,但原始創新率很低。


    霍金斯沒有知難而退,而是在圖書館泡了兩年,讀了過去50年神經科學領域重要的數百篇論文,以及心理學家、語言學家、數學家和哲學家對大腦和智能的看法。雖然沒找到答案,但人類對這個問題的認知水平他已經了然於胸。霍金斯認為這就是一流教育,我完全同意,這纔是每名博士研究生的必修課:不是導師告訴你做什麼,而是求教於追尋這一問題的所有先賢,經過了這一關,你就已經和他們站到一起了。


    霍金斯經過了這一關,清楚地知道幾年的博士研究實現不了自己的夢想,於是決定從長計議。他返回工業界,並開啟了掌上電腦的傳奇,成立的Palm公司取得了巨大成功。如果他醉心商業,把掌上電腦的成功擴展到手機,蘋果手機成功的歷史可能會被他改寫。但霍金斯志不在此,他心心念念的還是大腦。2002年,他用創業積累的資金成立了紅木神經科學研究所(Redwood Neuroscience Institute),專注新皮質理論研究,聘任了10位全職科學家,吸引了100多名訪問學者。


    但是,神經科學家都知道大腦是個巨大的神秘叢林,他們更願意聚焦於力所能及的新發現,而不是霍金斯追求的大腦理論。因此,霍金斯決定把紅木神經科學研究所捐給加州大學伯克利分校,並創立了研究公司Numenta,自己帶領團隊專注於大腦理論研究。2010 年,他提出了一種皮質柱預測模型,開發了相應的開源軟件HTM,並應用於股票市場異常檢測等領域。


    我懷著對霍金斯傳奇經歷的仰慕,於2016年1月訪問了Numenta。訪問之前,我的研究團隊把HTM用於模糊運動目標的檢測,驗證了模型的獨特價值。霍金斯很高興地看了我的演示,我也順道指出了他的《新機器智能》一書中的幾處小錯誤,談了我對大腦和智能之間關繫的看法。也正是在那一年,霍金斯有了新發現,就是《千腦智能》(A Thousand Brains)中的“新皮質中的地圖狀參考繫”。


    這裡就不劇透這個新發現了。如果成功的話,這個新發現對腦科學的意義,就像進化論對生命科學的意義一樣重大。我期望這個新學說能夠成功,至少作為大腦原理的一部分與世長存,讓這位追逐夢想40餘年的孤膽英雄稍感慰藉。


    然而,作為一名痴迷大腦的同好,我的看法與霍金斯並不相同。我認為未來20年,更重要的任務是實現人類大腦的精細解析、建模和仿真,進而制造出媲美甚至超越人類大腦的超級大腦,之後纔算正式踏上揭示大腦奧秘的征程。簡言之,霍金斯主要是從功能模擬的角度探索大腦原理(雖然他比很多類腦專家更關心大腦的結構),是基於自頂向下的方法論,類似生命科學中的進化論;我強調的是從結構仿真出發構造大腦,再重現大腦功能,是基於自底向上的方法論,類似生命科學中的從基因組出發合成生命。自頂向下和自底向上論者從來都爭執不休,但蕞終會走到一起,就像進化論和基因組結合纔能揭示生命的奧秘一樣。希望同樣擁有夢想的你我和霍金斯一起努力,創造超級大腦,揭示大腦的奧秘,共同見證那個偉大的會師時刻。

    媒體評論
    傑夫·霍金斯是我佩服的極少數人之一,他是一位智能時代的孤膽英雄。霍金斯主要是從功能模擬的角度探索大腦原理(雖然他比很多類腦專家更關心大腦的結構),是基於自頂向下的方法論,類似生命科學中的進化論;我強調的是從結構仿真出發構造大腦,再重現大腦功能,是基於自底向上的方法論,類似生命科學中的從基因組出發合成生命。自頂向下和自底向上論者從來都爭執不休,但終會走到一起,就像進化論和基因組結合纔能揭示生命的奧秘一樣。希望同樣擁有夢想的你我和霍金斯一起努力,創造超級大腦,揭示大腦的奧秘,共同見證那個偉大的會師時刻。
    黃鐵軍
    北京智源人工智能研究院院長,北京大學教授

    直至16世紀,宇宙模型還是由地球,以及圍繞它運行的太陽、行星和恆星組成。然而,這一模型盡管能解釋一些天文現像,卻總有無法避免的偏差——金星出現在晚早,不像預期穿越蒼穹;木星在夜空移動,卻忽又折返……對舊模型的修補無法消彌所有偏差,直到地球和行星以橢圓軌道繞太陽運行的日心模型提出。

    傑夫·霍金斯是我佩服的極少數人之一,他是一位智能時代的孤膽英雄。霍金斯主要是從功能模擬的角度探索大腦原理(雖然他比很多類腦專家更關心大腦的結構),是基於自頂向下的方法論,類似生命科學中的進化論;我強調的是從結構仿真出發構造大腦,再重現大腦功能,是基於自底向上的方法論,類似生命科學中的從基因組出發合成生命。自頂向下和自底向上論者從來都爭執不休,但終會走到一起,就像進化論和基因組結合纔能揭示生命的奧秘一樣。希望同樣擁有夢想的你我和霍金斯一起努力,創造超級大腦,揭示大腦的奧秘,共同見證那個偉大的會師時刻。


    黃鐵軍  


    北京智源人工智能研究院院長,北京大學教授


     


    直至16世紀,宇宙模型還是由地球,以及圍繞它運行的太陽、行星和恆星組成。然而,這一模型盡管能解釋一些天文現像,卻總有無法避免的偏差——金星出現在晚早,不像預期穿越蒼穹;木星在夜空移動,卻忽又折返……對舊模型的修補無法消彌所有偏差,直到地球和行星以橢圓軌道繞太陽運行的日心模型提出。


    今天的AI尚未如我們期待那般智慧,與探尋深度學習極限的多數同行有別,霍金斯選擇了另一條孤獨求索的道路,也許是該有更多人加入他的行列,從修補偏差,轉向發展新理論了——我們需要“AI日心說”。


    張宏江  


    北京智源人工智能研究院理事長


     


    《千腦智能》和《新機器智能》兩本書是大師級學者傑夫·霍金斯教授深入淺出地探究人腦工作原理以及機器如何實現腦認知的著作。對於腦的推理能力和機器是否可能存在意識,這兩本書都進行了深入的解讀,對於未來的人類和機器世界的共存方式進行了有意思的思考。譯者翻譯清楚、簡潔,意思也很準確,這是兩本很值得讀的書。


    唐傑   


    清華大學計算機繫教授


    國際計算機協會會士,國際電氣與電子工程師協會會士


     


    《千腦智能》和《新機器智能》是著名的腦科學“狂人”、曾經的優秀企業家傑夫·霍金斯寫的兩本關於大腦智能的書。作者基於自己對腦科學知識的梳理,對大腦工作原理的基本框架提出了大膽的假設,也比較了當前人工智能與生物智能的不足。


    這兩本書特別適合非腦科學專業但同時又對大腦智能充滿好奇的讀者閱讀,大家可以從中獲取關於大腦結構的一些基本知識,並和作者一起對大腦工作的奧秘這個可能挑戰性的科學問題,展開深入而有趣的思考。


    吳思  


    北京大學心理與認知科學學院教授


     


    1992年,霍金斯應邀到英特爾演講。他提出未來計算的技術將被小到足以放入口袋的計算機所主導。當時,數碼音樂與攝影、WiFi與藍牙等還沒有誕生,包括英特爾的創始人在內,沒有人相信他的預測。但是,他是對的——手機已經成為我們生活的全部。2003年,霍金斯應邀在TED上進行演講。他提出了大腦智能的性原理:由新皮質中成百上千根皮質柱所構建的世界模型。當時,深度學習尚未登上舞臺中央,而腦科學還掙扎在對單的記錄中,於是,他的猜想再次被人們忽略。但是,霍金斯可能是對的,而我們現在有了驗證他猜想的一切工具。更重要的是,如果他是對的,那麼通用人工智能也許就不再那麼觸不可及。


    劉嘉  


    清華大學基礎科學講席教授腦與智能實驗室首席研究員


     


    我曾經是《新機器智能》(On Intelligence)2013年中文版譯者之一,在認真翻譯每句話的過程中,對傑夫·霍金斯雄辯的大腦智能理論深感震撼。近十年過去了,我們經歷了深度學習浪潮,人工智能成為顯學,這時重溫他書中的理論,仍能強烈感受到,他對智能本質的深刻見解,很多還是現在神經網絡模型沒有觸及的。看到霍金斯的新著《千腦智能》和《新機器智能》被一起引進國內,相信可以為人工智能發展踫撞出新的火花。特別值得一提的是,霍金斯先生知行合一,他對人類智能本質的興趣,不僅停留在理論建構上,還親力親為創立公司進行探索實踐。人類正是因為有像霍金斯這樣的孜孜探索者,纔產生了絢爛的文明與科技。雖不能至,心向往之,特別希望這兩本書也能激勵更多我國有志之士,投身對人類智能本質的探索與實踐中。


    劉知遠  


    清華大學計算機科學與技術繫副教授


     


    2007年,作為美國神經科學學會年會的演講嘉賓,他激情澎湃地解釋了為什麼研究大腦對於設計人工智能繫統是如此重要,以及他自己對大腦工作原理的深刻理解。作為臺下數千名聽眾中的一員,霍金斯的演講在我心中埋下了從事類腦智能研究的種子。十幾年過去了,人工智能和腦科學的研究都取得了巨大的進展,我們也來到了類腦智能騰飛的前夜。我相信《千腦智能》和《新機器智能》的出版將會啟發更多的中國年輕人思考腦與智能的奧秘,在他們的心中點燃創新的火花。


    餘山   


    中國科學院自動化所研究員


     


    霍金斯是個特立獨行的科學企業家,他的方法是希望用一個統一的、自上而下的框架,把幾十年來神經科學、認知科學每一個零散的進步串聯起來,形成理論和實驗結果上的自洽,進而指導其在機器上重構出人類智能。《新機器智能》和《千腦智能》兩本書,完整地呈現了霍金斯的理論體繫 。


    吳甘沙


    馭勢科技(北京)有限公司聯合創始人兼 CEO


     


    傑夫·霍金斯是科技界的一代傳奇,早在幾十年前,霍金斯創建的Palm掌上電腦,成為今天無所不在的智能手機的原型和先驅。而商業界的功成名就隻是他職業生涯的上半場,霍金斯真正的志向是探索大腦背後的奧秘,並借此構建更好的機器智能,讓我們擺脫生物進化的束縛,為人類的未來文明開啟更多的可能性。這或許是當今科技界挑戰性的艱深領域,因為大腦的深處,通向了另一個浩瀚的宇宙。


     


    餘晨   


    易寶支付總裁,《看見未宇宙通證》作者

    在線試讀
    第3章 人類大腦的層次結構
    新皮質的可塑性
    這種忽視部分原因在於,人們沒有找到相應的工具來研究信息如何在六層結構的新皮質內流動。我們目前使用的工具還比較粗糙,通常隻能用來研究新皮質中的哪些位置,可以產生各種能力,但無法探究這些能力是何時以及如何產生的。例如,我們通過現在流行的新聞報道可知,許多神經科學都認同這樣的觀點:大腦是高度專業化的模塊的集合。功能成像技術,如功能性磁共振成像(fMRI)和正電子發射型計算機斷層顯像(PET),幾乎隻關注腦圖和前面提到的功能區。通常在這些實驗中,被試會躺下,把頭放在掃描儀內,並執行某種思維任務或運動任務。這些任務可能是玩電子遊戲、做動詞變位、閱讀句子、看不同的面孔、給圖片命名、想像某事、記憶清單上的內容、做財務決策等。掃描儀檢測出在做這些任務時,哪些腦區比平時更活躍,並在被試大腦的圖像上繪制彩色斑點以精準定位這些腦區。這些腦區的功能可能是完成這些任務的關鍵。數以千計的功能成像實驗已經完成,接下來研究人員還會開展成千上萬的此類實驗。在整個過程中,我們正在逐步繪制一幅成人大腦的典型圖像,標明各個功能發揮作用的位置。這樣一來,人們可以很容易地說出:“這是面部識別區,這是數學區,這是音樂區。”由於我們不知道大腦是如何完成這些任務的,因此自然會假設
    大腦是以不同的方式執行各類活動的。
    但它確實是這樣嗎?越來越多引人注目的證據都表明芒卡斯爾的觀點是正確的。有一些極好的例子證明了新皮質極其靈活。任何一個人,隻要得到適當的培養,並處於合適的環境中,他就能學會成千上萬種口語中的任何一種。同樣,他也可以學習手語、書面語言、音樂語言、數學語言、計算機語言和肢體語言。他可以學會在寒冷的北方或炙熱的沙漠中生活,可以成為國際像棋高手、精通釣魚和耕作的人或理論物理學家。考慮這樣一個事實:你有一個特殊的視覺區,似乎專門用於表征書面字母和數字。這是否意味著你生來就有一個可以處理書面字母和數字的語言區?不太可能。相比於漫長的演化歷程,書面語是近纔出現的事物,人類的基因無法為它進化出一個特定的機制。因此,在童年時期,人的新皮質仍將自己劃分為用於處理特定任務的不同功能區,而在劃分時依靠的純粹是經驗。人類的大腦具有令人難以置信的學習和適應能力,哪怕這些環境直到近纔出現。這證明了大腦是一個極其靈活的繫統,而不是一個針對一千個問題有一千個解決方案的繫統。

    第3章 人類大腦的層次結構


    新皮質的可塑性


    這種忽視部分原因在於,人們沒有找到相應的工具來研究信息如何在六層結構的新皮質內流動。我們目前使用的工具還比較粗糙,通常隻能用來研究新皮質中的哪些位置,可以產生各種能力,但無法探究這些能力是何時以及如何產生的。例如,我們通過現在流行的新聞報道可知,許多神經科學都認同這樣的觀點:大腦是高度專業化的模塊的集合。功能成像技術,如功能性磁共振成像(fMRI)和正電子發射型計算機斷層顯像(PET),幾乎隻關注腦圖和前面提到的功能區。通常在這些實驗中,被試會躺下,把頭放在掃描儀內,並執行某種思維任務或運動任務。這些任務可能是玩電子遊戲、做動詞變位、閱讀句子、看不同的面孔、給圖片命名、想像某事、記憶清單上的內容、做財務決策等。掃描儀檢測出在做這些任務時,哪些腦區比平時更活躍,並在被試大腦的圖像上繪制彩色斑點以精準定位這些腦區。這些腦區的功能可能是完成這些任務的關鍵。數以千計的功能成像實驗已經完成,接下來研究人員還會開展成千上萬的此類實驗。在整個過程中,我們正在逐步繪制一幅成人大腦的典型圖像,標明各個功能發揮作用的位置。這樣一來,人們可以很容易地說出:“這是面部識別區,這是數學區,這是音樂區。”由於我們不知道大腦是如何完成這些任務的,因此自然會假設


    大腦是以不同的方式執行各類活動的。


    但它確實是這樣嗎?越來越多引人注目的證據都表明芒卡斯爾的觀點是正確的。有一些極好的例子證明了新皮質極其靈活。任何一個人,隻要得到適當的培養,並處於合適的環境中,他就能學會成千上萬種口語中的任何一種。同樣,他也可以學習手語、書面語言、音樂語言、數學語言、計算機語言和肢體語言。他可以學會在寒冷的北方或炙熱的沙漠中生活,可以成為國際像棋高手、精通釣魚和耕作的人或理論物理學家。考慮這樣一個事實:你有一個特殊的視覺區,似乎專門用於表征書面字母和數字。這是否意味著你生來就有一個可以處理書面字母和數字的語言區?不太可能。相比於漫長的演化歷程,書面語是近纔出現的事物,人類的基因無法為它進化出一個特定的機制。因此,在童年時期,人的新皮質仍將自己劃分為用於處理特定任務的不同功能區,而在劃分時依靠的純粹是經驗。人類的大腦具有令人難以置信的學習和適應能力,哪怕這些環境直到近纔出現。這證明了大腦是一個極其靈活的繫統,而不是一個針對一千個問題有一千個解決方案的繫統。


    神經科學家還發現,新皮質的布線方式具有驚人的“可塑性”,這意味著它可以根據流入其中的輸入類型而改變布線方式,並重新布線。例如,新生雪貂的大腦可以通過外科手術重新布線,以便它的眼睛可以將接收的信號發送到新皮質中通常用於發展聽覺的區域。結果,雪貂竟然在其大腦的聽覺部分發展出了正常的視覺通路。換句話說,它用通常會聽到聲音的大腦組織看東西。研究人員已經對其他感覺區和腦區完成了類似的實驗。例如,可以在老鼠出生時,將它的幾片視覺皮質移植到通常表征觸覺的區域。隨著老鼠的成熟,移植的組織會處理觸覺信息而不是視覺信息。細胞並非天生就專門負責處理視覺、觸覺或聽覺信息。人類的新皮質同樣具有可塑性。先天性失聰的成年人在通常應該成為聽覺區的地方處理視覺信息。而先天性失明的成年人使用他們的新皮質的靠後區域閱讀盲文,該部分通常專門用於處理視覺信息。由於盲文需要觸摸,你可能會認為它主要會激活觸摸區,但顯然,沒有哪個區


    域的新皮質會滿足於什麼都不表征。視覺皮質沒有像它“應該做”的那樣從眼部接收信息,而是四處尋找其他輸入模式篩選信息,也就是對其他皮質區中的信息進行篩選。


    所有這些證據都表明,腦區主要會根據其成長過程中流入信息的種類形成專門的功能。與地球表面注定要根據國界線劃分成不同的國家不同,新皮質並不是經過嚴格設計,使用不同的算法執行不同功能的。新皮質的組織,就像全球的政治地理一樣,由於早期環境不同,可能會出現不同的結果。


    基因決定了新皮質的整體結構,包括哪些區域連接在一起這類具體細節,但在這個結構中,該繫統是高度靈活的。


    芒卡斯爾是對的。新皮質的每個區域都有一種強大的算法。如果你將新皮質區以合適的層次結構連接在一起,並提供輸入流,它就會學習其環境。因此,未來的智能機器不必擁有和人類一樣的感覺或能力。皮質算法可以以新穎的方式部署在機械化的新皮質中,表現出新穎的感覺。由此,真正靈活的智能就會在生物大腦之外出現。













     
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