從祖先鑽木取火到現代航天科技，人類對機器的幻想從未停歇。遠古時期我們幻想“御風而行”，明朝萬戶用火箭實現飛天實驗，富蘭克林借風箏探索雷電奧秘。這些創造背后都暗藏著一個終極理想：能否創造機械生命體，代替我們負重前行，讓人類得以享受生活？

這種執念在當代愈發強烈。環顧四周的工業機器人、服務機器人，它們雖能完成既定指令，卻仍與影視作品中“大白”般的理想伙伴相距甚遠。我們渴望機器具備共情能力、創造思維，甚至絕對忠誠——這正是人工智能技術要攻克的終極課題。

一、人工智能的認知革命

人工智能（AI）作為模擬人類智能的技術體系，已展現出令人驚嘆的“超能力”：自動駕駛系統比人類司機更精准地識別路況﹔對話機器人能理解上下文語境﹔AI畫師可協助設計師實現天馬行空的創意。這些能力的核心，源自機器學習技術的突破。

以幼兒識數為例：老師通過數字卡片反復教導“這是0，這是1”，兒童通過觀察特征建立認知。機器學習竟與人類認知過程驚人相似——工程師給“機器寶寶”輸入海量標注數據（如0的多種書寫形態），神經網絡通過反復比對修正參數，最終掌握數字的本質特征。這個從數據標注、特征提取到參數優化的過程，正是監督學習的經典范式。

二、神經網絡的生物啟示

機器學習能力的生物學基礎，源自對人類大腦的仿生研究。人類大腦約含16億神經元，每個神經元通過7000個突觸連接形成復雜網絡。有趣的是，嬰幼兒期突觸數量高達1000萬億，成年后銳減至百萬級，這解釋了為何青少年時期是學習黃金期。

人工智能科學家受此啟發，構建了人工神經網絡：輸入層接收數據，隱藏層提取特征，輸出層生成結果。每個“人工神經元”模擬生物神經元的樹突（接收信號）、細胞體（處理信息）和軸突（傳遞信號）。當網絡深度達到10層以上，便具備識別復雜模式的能力。2023年諾貝爾生理學獎得主的研究顯示，這種結構竟與果蠅嗅覺神經回路高度相似。

三、大模型的時代跨越

傳統神經網絡存在明顯局限：單一模型僅能處理特定任務，就像剛畢業的醫學生隻會看感冒。2017年Transformer架構的提出，帶來了革命性突破。這種基於注意力機制的模型，能像人類閱讀時自動聚焦關鍵信息，通過海量參數（千億級）存儲多維知識。

四、通往通用人工智能之路

盡管現有技術已令人驚嘆，但距離真正的“機器思考”仍有差距。當前AI更像是“超級鸚鵡”，能復現知識卻缺乏深層理解。讓機器學會思考的最后一步——通用人工智能。那麼，什麼是通用人工智能呢？它是指具有人類水平，甚至超越人類水平的智能系統。它也是人工智能的下一代、未來技術的重要方向，它的一個主要特征就是能夠自主學習，自主推理，自主創造，甚至擁有自主意識。

李紅蕾 重慶電子科技職業大學人工智能與大數據學院講師

來源：吉林省科協

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