揭開認知機器的奧秘：結構與激活的深度探索

是不是機器做出的創造，已經不再重要。

原標題：李德毅院士：認知機器的結構和激活
文章來源：AI科技評論
內容字數：22077字

認知機器的結構與激活

在人工智能領域，如何從物理學的角度理解人類認知已成為一大挑戰。本文探討了計算機架構存在的局限性，提出了認知機器的新結構，并以駕駛認知為例進行了詳細闡述。

1. 計算機架構的局限性

傳統計算機主要依賴機械和電子計算，無法有效模擬人類的記憶和具身交互。計算機架構缺乏對記憶形成、調控和提取的支持，無法實現復雜的認知過程。此外，計算機的開環設計限制了其具身智能的表現。

2. 認知機器的新結構

以駕駛認知為例，認知機器的體系結構由感知、記憶、交互和計算等部分組成。記憶是認知機器的核心，包含瞬時記憶、工作記憶和長期記憶。通過智痕元胞網絡模擬人腦神經元的記憶功能，構建出更為復雜的認知網絡。

3. 機器激活與再激活機制

機器的激活依賴于時鐘、時序和遞歸機制。通過電源供給，機器的認知核能夠自舉啟動，進入工作狀態。與生物系統不同，機器可以在斷電后再次啟動，具備自我更新和升級的能力。

4. 機器的學習與自成長

認知機器具備自學習、自糾錯和自成長的特性，能夠在與環境的交互中不斷優化自身的認知能力。這種學習過程并非線性，而是循環迭代的，體現了機器智能的動態演變。

總結

本文探討了認知機器的結構及其激活機制，強調了記憶在認知過程中的重要性。通過引入具身智能和交互學習，認知機器不僅能夠模仿人類的思維過程，還能實現自我更新與成長。未來，認知機器將與人類協同創新，推動智能時代的發展。

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作者簡介：雷峰網旗下AI新媒體。聚焦AI前沿研究，關注AI工程落地。