第1131章 關於智能(第2頁)

 真誠和信任都應該是相互的，付出真誠才能收穫信任，靠欺騙獲得的信任終究會有被戳破的一天。

 由於計算機與人類截然不同的構造，曾凡不認為未來的人工智能會產生人類完全一樣的情感或者思維，與其沿著一條不可能的道路前進，不如走一條更可能成功的道路。

 計算機的優勢在於精準的邏輯運算能力，以及超強的記憶能力，並且這種能力可以近乎無限的疊加，藉助快速成長的呼呼網絡，曾凡開始嘗試通過算法賦予網絡更高級的認知能力。

 機器與人類感知系統差異巨大，他不期待產生與人類完全相同認知的智能，他希望能讓網絡產生“我”的認知，整個網絡就相當於一個龐大的人類神經系統，儘管底層結構差距很大，可是在網絡層面相似度很高。

 網絡整體產生自我認知後，會按照最底層的算法規則自動維護網絡的穩定，曾凡的編碼中的算法就相當於神經元細胞中的基因特性，只能提供最基本的運轉規則，想要整個網絡運轉效率更高，還能不斷成長，那就需要整體性思維，也就是網絡的自我認知。

 從整體的角度去感知、思考網絡的穩定性，這些是曾凡無法做到的，去中心的網絡結構讓他也不能看到網絡的全貌，只有程序自我的覺醒，形成一個虛擬的感知和決策中樞，才能更有效率的維護網絡運轉。

 網絡覺醒的自我意識如果能自發的維持網絡穩定性，那才算產生了基本的智能，在這基礎上幫助他擴展認知，學習更多的知識，就可能產生與人類相似但又有很大不同的超級智能。

 這種超級智能具備人類沒有的精準記憶能力，信息獲取能力，多任務處理能力，超強的通訊和邏輯運算能力，可以完成許多人類做不了的工作。

 任何一個龐大的系統都不可能沒有錯誤，人類也好，計算機也好，最基層的單元每時每刻都會有錯誤產生，錯誤產生的幾率控制和糾正容錯能力也是必不可少，地球的生物系統能演化成今天的多姿多彩的狀態，就是源自無數錯誤的基因複製和遺傳。

 沒有基因自我複製時產生的錯誤，就不會有生物的多樣性，沒有穩定的遺傳系統，那麼多變異出來的生物也不可能一代代繁衍到現在，兩者都相同的重要。

 曾凡認為，網絡想要產生智能，並且還能自我學習成長，錯誤控制和錯誤容忍機制不可或缺，甚至應該是關鍵要素，一個不允許錯誤的系統不可能產生真正的智能。