第四十一章-实验“成功”(2/3)
为什么人会有👒🈕感情，🚅🐿🅤🚅🐿🅤靠的就是强大的学习逻辑，以及学习能力和记忆能力。
然而人脑🌰🂬👻在算力方面却是非常🙖的差，甚至比不上最普通的👮🌏计算器。
若是人脑的算👒🈕力全开，也不是不可以，只不过那可能会因为直接高温过热而发烧，要采取物理降温的模式了🍙🈤。
所以人脑🌰🂬👻也是一个生物计算机，特点是算力低但是运算逻辑和架构好。
而电子计算机的运算方面，虽然非常的强大了，然而在学习逻辑和运算逻辑方面，依旧是要人🚡🔺类来编写和升级改造，所以高算力，但是却没什么智商，要靠着后期的学习才行。
所以市面上的人工智能，即便🙖是学习能力再厉害，也总有将知识学习完毕的那一天，它们的所有能力，都是在现有的数据库的支撑下，所完成的。
他👓🈟⛑们并不会去试着创造，即便是有了创造的能力，那也只是局限于现有的科学体系和资料库，谈不上是创新。
而且它们更多的像是一面镜子🙖一样，别人做什么，🞷😮他就模仿什🕨🌇么。
比如说🅞一个人被打了一☊♒🇳顿，🎚👩他的第一反应是生气，然后再打回去。
然而如果放在人工智能里面的话，它们被打之后，若是在大数据和资料库中，没🜯有“生气”这个步骤的话，它们就不会生气，而是直接打⛀🗒回去🄅🞚🔭。
若是在大数据中也没有“打回去”这个步骤的话，那么🟃🚛🔂同样的他们🕊🇷🝈也不会打回去。
所以为什么要高算力，因为高算力可以最大可能的减少学习成本，同时针🏤🜃⛈对情况作出相应🖌👌的调整和改变。
这也是它们为什么即便是有了高算力，但是却依旧没有“智能”这一个⛡特点的原因。
因为它们就像是一面镜子，别人做什么，它就会学什么，别人若是不做，它就完全不☈♅🆃会。
无论是什么等级的人工智能，都逃脱不了这个最基本的逻辑，毕竟靠着电子的0和1进制，是没法诞生真💃🏈😉正的感👥情的。
当然了🅞，也可以针对特定的🎚👩情况，添加特定的指令让人工智能做出特定的反应，然而这个样子的话工作量就会大大增加。
你总不可🌰🂬👻能为了让人工智能“智能”起来，就针对各个🟃🚛🔂情况做出调整和添加吧？
这是不现实的事情。
而他金斯利博士的人工智能可不一样了，他的方案是先有“人工”，才有“智能”。☈♅🆃
现在他的实验也已经成功了，虽然并不是那么完美🞷😮，但是不管🕨🌇怎么说🆖🏣，他也是成功研究出来了人工智能。
然而人脑🌰🂬👻在算力方面却是非常🙖的差，甚至比不上最普通的👮🌏计算器。
若是人脑的算👒🈕力全开，也不是不可以，只不过那可能会因为直接高温过热而发烧，要采取物理降温的模式了🍙🈤。
所以人脑🌰🂬👻也是一个生物计算机，特点是算力低但是运算逻辑和架构好。
而电子计算机的运算方面，虽然非常的强大了，然而在学习逻辑和运算逻辑方面，依旧是要人🚡🔺类来编写和升级改造，所以高算力，但是却没什么智商，要靠着后期的学习才行。
所以市面上的人工智能，即便🙖是学习能力再厉害，也总有将知识学习完毕的那一天，它们的所有能力，都是在现有的数据库的支撑下，所完成的。
他👓🈟⛑们并不会去试着创造，即便是有了创造的能力，那也只是局限于现有的科学体系和资料库，谈不上是创新。
而且它们更多的像是一面镜子🙖一样，别人做什么，🞷😮他就模仿什🕨🌇么。
比如说🅞一个人被打了一☊♒🇳顿，🎚👩他的第一反应是生气，然后再打回去。
然而如果放在人工智能里面的话，它们被打之后，若是在大数据和资料库中，没🜯有“生气”这个步骤的话，它们就不会生气，而是直接打⛀🗒回去🄅🞚🔭。
若是在大数据中也没有“打回去”这个步骤的话，那么🟃🚛🔂同样的他们🕊🇷🝈也不会打回去。
所以为什么要高算力，因为高算力可以最大可能的减少学习成本，同时针🏤🜃⛈对情况作出相应🖌👌的调整和改变。
这也是它们为什么即便是有了高算力，但是却依旧没有“智能”这一个⛡特点的原因。
因为它们就像是一面镜子，别人做什么，它就会学什么，别人若是不做，它就完全不☈♅🆃会。
无论是什么等级的人工智能，都逃脱不了这个最基本的逻辑，毕竟靠着电子的0和1进制，是没法诞生真💃🏈😉正的感👥情的。
当然了🅞，也可以针对特定的🎚👩情况，添加特定的指令让人工智能做出特定的反应，然而这个样子的话工作量就会大大增加。
你总不可🌰🂬👻能为了让人工智能“智能”起来，就针对各个🟃🚛🔂情况做出调整和添加吧？
这是不现实的事情。
而他金斯利博士的人工智能可不一样了，他的方案是先有“人工”，才有“智能”。☈♅🆃
现在他的实验也已经成功了，虽然并不是那么完美🞷😮，但是不管🕨🌇怎么说🆖🏣，他也是成功研究出来了人工智能。