元培學院李通?1200017674

最近我愈發感覺到計算機是那么的“不聰明”。計算機只會機械地執行我寫的程序代碼，卻從來不能幫助我分析和解決問題。我有時候想，要是計算機可以像人一樣會學習，會進行歸納和演繹，能找到實際問題的解決方案就好了。這樣的話廣大的程序員不就解放了嗎？可是，這樣美好的人工智能是不是可實現的？計算機會歸納和學習是不是只是我們的一廂情愿？計算機能不能真正模擬人的思維，讓人無法分辨它到底是人還是計算機？

我想，要回答這個問題我們要回到生命科學的領域，回到一個更加根本的問題上，那就是：人的思維究竟是怎么產生的？人的思維和意識來自于人的神經系統，而神經系統是由上億個神經元組成的。從某種程度上來說，每一個神經元都相當于一臺“圖靈機”，可以根據外界或上一個細胞輸入的信號按照一定的規則向下一個細胞輸出一個信號。輸入和輸出的信號是電信號或者化學信號，但從本質上來說它們都是信息。與人體這個系統地功能相比，每一個神經元的功能是較為簡單的，應該是可以由計算機模擬的。但神經系統的復雜性在于神經元之間復雜的連接方式。這些神經元相互連接能實現各種反射，產生人的思維，這是現階段計算機所不能模擬的。有研究表明，人的學習和記憶可能與新突觸的形成有關。而現階段的計算機芯片中電路的連接方式都已在出廠前被固定下來，怎么可能產生類似于“新突觸”的新的電路連接方式呢？

但是，信息科學技術概論課上趙玉萍老師講的“無線傳感器網絡”為計算機模擬神經網絡指出了一個可能的方式。無線傳感器網絡中的每一個傳感器的功能比較簡單，可以感知外界的刺激并與其它傳感器進行信息交流，這與神經元的功能比較類似。而且無線傳感器可以自動組網并自動接力傳輸信息，由此可見無線傳感器網絡中傳感器的連接方式并不像芯片中的電路那樣是人提前設計好的。那么我們可以讓傳感器的功能變得復雜一些，使其能真正模擬神經元的功能，并通過無線通訊技術自動組網使這些“神經元”組成一個靈活的網絡，通過無線連接實現信息在“神經元”間的傳遞，通過無線連接的建立和斷開模擬突觸的形成與消失。這樣的話我們就能以此為基礎來模擬神經系統和人的思維了。

但這個系統有兩個問題。一，神經系統的運作方式真的這么簡單嗎？二，神經系統中的神經元有上億個，我們不可能在計算機系統中使用那么多的模擬“神經元”。第一個問題需要生命科學領域的進一步研究，在此我們無法討論。對于第二個問題，我想我們可以提高一個模擬神經元功能的復雜性，使一個模擬神經元可以完成多個模擬神經元的功能，以減少系統中模擬神經元的個數。

上面只是我關于計算機模擬神經系統和人的思維的一些簡單想法。“計算機能不能模擬人的思維”這個問題恐怕要在腦科學取得新突破之后信科人才能給出一個明確的回答。

《新程序員》：云原生和全面數字化實踐50位技術專家共同創作，文字、視頻、音頻交互閱讀

總結

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