人腦與演算法

① 大腦是如何進行數據處理的

如果將人和計算機比較的話，確實有些相似之處：人的四肢和五官都是輸入和輸出設備，全身的神經網路相當於大腦的數據線，大腦左半區相當於CPU，海馬體相當於內存。

大腦擁有各種處理演算法，如視覺處理模塊、聽覺處理模塊、語言處理模塊、運動處理模塊、空間方位處理模塊等。從某種意義上來說，人的大腦，確實是一台無與倫比的超級電腦。然而，人的大腦工作機制至今還是一個前沿課題，種種不解之謎尚未完全揭開。

我們從能記事開始，大腦中就開始保存各種看到和感知的事情，就像是在存檔一個個視頻快照，只要意念一起，大腦中的神經元就能啟動播放程序，不想看來了，就放回去，這就是我們的記憶。

人腦的神經元是生物形態的神經網路，比起計算機的CPU要高級幾個維度，它們在意識的參與下，是如何完成記憶、計算和學習的，到目前為止還沒有一個很確定的答案。

如果完全弄清楚了人腦的工作機制，那目前最具劃時代意義的學科——人工智慧，將會出現飛躍式的發展。

② 計算機思考和人腦思考的區別是什麼

計算機思考和人腦思考的主要差異體現在四個方面：
1. 運作機制：
人腦通過神經元的交互和傳遞進行思考，這一過程依賴於神經元的復雜網路，允許靈活多變的信息傳遞。相比之下，計算機通過電子信號的傳遞和處理來進行思考，依賴於精確的電子組件來實現信息的傳輸和存儲，其速度和精度遠超人腦。
2. 處理速度：
人腦的處理速度迅速，能夠同時處理多項任務，並支持多線程操作。計算機雖然能通過多核處理器實現多任務處理，但與人腦相比，其速度仍有一定差距。人腦的反應速度可達到毫秒級別，而計算機的運算速度通常在納秒級別。
3. 存儲方式：
人腦的信息存儲是分布式的，這意味著信息存儲在神經網路的各個部分，便於快速處理和檢索。計算機的信息存儲則是集中式的，信息存儲在內存的特定位置，這使得計算機能夠高效地訪問和處理數據。
4. 學習和適應能力：
人腦具有強大的學習和適應能力，能夠通過經驗和學習調整思考和處理方式。計算機則需要依賴程序和演算法來實現學習和適應，盡管在特定領域內可以超越人腦的性能，但學習和適應能力仍然有限。
綜上所述，人腦和計算機在思考方式、速度、信息處理和適應能力等方面存在根本差異。盡管如此，通過人工智慧技術，如深度學習，計算機能夠模擬人腦的某些功能，為我們的生活和工作帶來便利和效率。

③ 為什麼說演算法是人工智慧的核心

演算法是人工智慧的核心原因如下：

簡而言之，因為演算法就是人工智慧的規則，人工智慧依據數據得出來的指向結果都是通過演算法的運行計算出來的。所以演算法作為是人工智慧的核心，其下的數據、應用等只是依附於演算法。因此，在人工智慧產業鏈金字塔結構中，塔尖是演算法。

人工智慧的涵蓋范疇：

人工智慧是研究使計算機來模擬人的某些思維過程和智能行為（如學習、推理、思考、規劃等）的學科，主要包括計算機實現智能的原理、製造類似於人腦智能的計算機，使計算機能實現更高層次的應用。人工智慧將涉及到計算機科學、心理學、哲學和語言學等學科。

可以說幾乎是自然科學和社會科學的所有學科，其范圍已遠遠超出了計算機科學的范疇，人工智慧與思維科學的關系是實踐和理論的關系，人工智慧是處於思維科學的技術應用層次，是它的一個應用分支。

從思維觀點看，人工智慧不僅限於邏輯思維，要考慮形象思維、靈感思維才能促進人工智慧的突破性的發展，數學常被認為是多種學科的基礎科學，數學也進入語言、思維領域，人工智慧學科也必須借用數學工具，數學不僅在標准邏輯、模糊數學等范圍發揮作用，數學進入人工智慧學科，它們將互相促進而更快地發展。

④ AI演算法可以復制人類大腦功能嗎

針對人工智慧(AI)演算法的網路攻擊新聞已不再罕見，現在幾乎每天都在發生。研究人員發現，無論是在實驗室環境還是在實踐中，演算法都十分脆弱。在許多頭條新聞中，我們看到人臉識別系統可能被特殊眼鏡和黑客操縱的醫療應用程序欺騙，比如AI癌症診斷系統。

這項研究之所以引起了我的注意，是因為它提供了很好的例子，我們可以把它付諸實踐，檢查各種情況下發生欺騙的可能性。這促使我做了個實驗，調查人們對這些照片的反應，尤其是那些患有蜘蛛恐懼症的人。喜歡蛇的人（同時也對蜘蛛有很深的恐懼）看到蜘蛛變成蛇的畫面會感到不舒服。

然而，當他們意識到照片中的主體確實是蜘蛛時，他們的不安變成了恐懼。這些實驗表明，這種類型的對抗性攻擊可以在潛意識中發揮作用。也就是說，某個人沒有意識到圖片有什麼問題，就像演算法不能識別攻擊一樣。因此，當涉及到對抗性攻擊和網路安全時，我們必須考慮到，即使是人類的眼睛，這個復雜的器官和長期進化的產物，也無法抵禦這種攻擊。從這個意義上說，很容易看出對感官的攻擊可以與對演算法的攻擊進行比較。雖然神經語言程序設計(NLP)還沒有得到科學的證實，但對語言或其他感官的對抗性攻擊可能與這個領域有關。