1樓：倪高我餓了
人腦肯定沒有在做反向傳播，但不意味著反向傳播不能產生智慧型。在大腦只是一種高維擬合函式的假設下，我覺得智慧型只是和架構有關，而和實現方式關係不大。只要能得到擬合的函式，無所謂是否反向傳播，或者其他什麼擬合方法。
2樓：
等什麼時候創造了能被催眠的人工神經網路，再來說他會思考吧，或許會稍微能讓我信服一點~
當然，作為乙個機器，還是非常之逆天的~
不過這也提醒我們，如果只會按照固定的模式思考，那麼和機器沒什麼兩樣~
3樓：
The question of whether Machines Can Think... is about as relevant as the question of whether Submarines Can Swim.
--Dijkstra
4樓：Milo Sun
George Hinton是我很敬佩的大神，在神經網路-深度學習領域做出了不可磨滅的貢獻。但我個人認為他這個言論或多或少有些不負責任，有為了炒作人工智慧不顧底線的嫌疑。
現在問題回到了到底什麼是思考。
人工智慧一般區分強人工智慧(Strong AI)和弱人工智慧(Weak AI)。強人工智慧要達到跟人類同等的智慧型水平，具有推理分析觀察世界的思考能力，會溝通，具有自我意識。弱人工智慧要求就低很多，只要行為上看起來像在思考就行。
有哪些測試可以表明計算機現在是強人工智慧，最著名的要數圖靈測試，但圖靈測試並不非常可靠。我們平時所說的思考能力，更多屬於強人工智慧的範疇。至於什麼是強人工智慧，看看黑客帝國，終結者之類的科幻片就知道了。
至於弱人工智慧，現在所有的偏AI的應用都是弱人工智慧。
John Searle大神在2023年提出了著名的中文房間實驗(Chinese Room Argument)，以反駁強人工智慧的概念。如果乙個人不懂漢語，把他放在乙個屋子裡，屋子裡有一本字典，以及如何英漢相互翻譯的規則手冊，能把英語完美地翻譯成漢語。如果外面的人給遞進來乙個中文紙條，屋子裡的人通過字典和規則，跟外面的人進行交流，從外面的人看來，似乎屋子裡的人會說中文。
但整個過程中，沒有乙個部分有思考的體現。
當然了，絕大部分做人工智慧的人並不認為計算機會成為強人工智慧。
我來說說我的觀點。
首先，強人工智慧最難的一點是自我意識和情感，而這兩者都是有生理基礎的，而不是簡單通過運算產生的。很多人混淆了概念，現代認知科學的基本假設是資訊處理(information processing)，也就是說大腦在按照一定流程進行運算，進行比如視覺語言的處理。運算是大腦的一部分功能，而不是全部。
計算機模擬了大腦運算的這一部分，但核心的部分完全沒有涉及到。
其次，人類過分高估自己的智商和科技水平了，我們對大腦的認識還停留在非常粗淺的水平上。大腦可以說是造物主造出來的最複雜精巧的裝置之一，1500克不到的器官，神經元的個數達到10億個，跟銀河系中恆星數量在乙個數量級。大腦的區域有很強的個體差異，尤其是左撇子人群。
生物有很多很神奇的行為，比如睡眠，比如做夢，到現在我們也不清楚我們為什麼有這種行為，對於人的很多司空見慣的行為我們都還不能很好的解釋。如果在這種情況下能造出強人工智慧，我只能說是瞎貓碰上死耗子。
現在的多層神經網路，也就是深度學習，確實取得了一些成績，但還僅僅侷限於視覺的某些功能實現。
有興趣的朋友可以把人工智慧-一種現代方法一書的最後一章讀一讀。
5樓：趙丹
目前深度神經網路只能發現和利用直接因果關聯，雖然這些關聯可以很複雜，比如一千個原因每個都對結果貢獻了不同的權重；但是即使簡單的兩步以上推理，都是無法完成的。因為銜接推理過程的是概念的含義，深度神經網路並沒有形成含義的機制，所做的仍然僅僅是發現資料的統計規律。
有人認為，無監督學習代表神經網路理解了資料的含義，這是不準確的。無監督學習並不是機器自己帶有價值觀，這個價值觀同樣是人賦予的，只不過並不像監督學習一樣，可以寫成明確的損失函式，或者價值觀已經隱含在演算法裡，不必寫出來（例如 kmeans）。能夠寫出損失函式，表明問題是容易形式化的，寫函式的人腦完成了這一形式化過程；不能明確寫出損失函式，其實就是形式化比較複雜，損失函式本身也需要靠ANN動態擬合出來。
無監督學習依然有人的評價標準隱含在其中，只不過不那麼明顯而已。
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wf123 化學突觸分為2類，興奮性突觸和抑制性突觸。興奮性神經元作為突觸前膜的全部突觸都是興奮性突觸，抑制性神經元作為突觸前膜的全部突觸都是抑制性突觸。那麼是否存在既形成興奮性突觸，又形成抑制性突觸的神經元呢？一般認為是不存在的，這就是所謂的Dale s Law。這也是生物神經網路和工程上常用的的...
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