AI

ANI：artificial narrow intelligence; 如 智能音箱；自動駕駛汽車，網絡搜索，其他用于專業特定事項的工具；

AGI：artificial general intelligence; building AI systems that could do anything a typical human can do.

過去幾年，ANI取得了重大進展，但是實際上AGI的進展尚且不明朗；

過去，在科技硬件軟件水平不夠時，曾經幻想當網絡中的神經元的數量只要足夠多，就能夠達到類似于人腦的程度，但事實上并非如此，因為每個神經元所做的例如邏輯回歸是完全對生物上神經元簡化了的模型；

第二，即使在今天，我們依然不清楚大腦是如何工作的，神經元輸入輸出的確切機制以及一些基本問題；

吳恩達認為僅僅通過嘗試模仿人類大腦來達到人工只能是一條極其困難的道路；

如何突破呢？許多動物實驗表明，同樣的某一個位置的大腦組織可以完成很廣泛的任務，這導致了一個學習算法假設，即也許大量的智能都是由一個或少數幾個學習算法決定的，如果我們能找到那幾個算法，或許就可以…

例子1：對于接收聽覺信號的大腦皮層組織，切斷它與耳朵輸入的電信號，并將它和眼睛接收的圖像后的信號傳遞給它，那它就會學會看；即，當它被輸入不同的數據時，它反而學會了看。

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例子2：對于軀體感覺信號的大腦皮層，同樣地，切斷觸覺的輸入，改為圖像信號的輸入，它也會學會看；

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這樣一系列的實驗表明：大腦的許多不同部分，只取決于它所接收的數據，然后學會看，學會處理聽覺和觸覺，就好像是有一個相同的算法來處理不同的輸入。

攝像頭捕捉圖像，將圖像信號轉化為電信號后，映射為舌頭上的電壓網格模式，可以幫助盲人用舌頭看東西；

蝙蝠海豚通過聲納定位物體，訓練人類發聲并聽取反射回來的聲音，有時可以人類可以學會一定程度的聲音定位；

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