越来越多的人智能研究者认为,他们知道这个领域的毛病在什么地方。科学家说,问题的症结是人工智能一直试图脱离最高级、最抽象的思维层次,如语言和数学,而以一步一步的逻辑程序来复制它们。另一方面,人工智能的新动向密切注意更迂回的方法,在这种方法中自然产生了智能。许多这样的研究者研究进化和自然适应性,而不是形式逻辑和常规计算机程序。有些研究者想以脑细胞和蛋白质为研究对象,而不是数字计算机和晶体管。初步努力的结果既有希望又很奇特,这种基于自然人工智能研究动向正在缓慢但却稳妥地成为该领域的前沿。
计算机科学家兼生物物理学家麦克康纳德说:模仿大脑神经网络是朝正确方向的一大步,但仍然遗漏了自然智能的一个重要方面。人们往往把大脑视为由颜色编码的晶体管构成,他解释说,但它不简单地是一个聪明的开关网络。在脑细胞本身内有大量重要东西在进行。具体地说,康纳德认为许多大脑能力源于单个分子的模式辨析熟练程度,而这些分子构成了每一个脑细胞。他说,制造人工智能装置的最佳方法可能是用大致相同的某种分子技术。
目前,对于常规计算机和软件根本不能与在大脑中发生的过程相比的观点仍有争论。然而,如果它被证明正确,那么康纳德及其另辟人工智能研究蹊径的伙伴们的努力会是惟一可行的方法。
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