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第4章(2/2)

中间，在纸面上写下一个公式，道：“主流的仿真智能系统大部分基于神经网络，或者说深度学习。

但我的算法……更主要的，是在用混沌数学。

” 他微微顿了一下，果然听到东君道：“你不喜欢神经网络？” 神经网络是现下人工智能技术的主流，有一段时间它改头换面，被称为“深度学习”，但后来又渐渐回归了本质。

它将人脑的神经网络结构抽象成数学模型，然后在计算机上模拟实现，以此可以高度还原人脑对信息的处理过程，智能程度很高――机器的计算力增强后，更是如虎添翼。

得到了男神三千万的Lions正是凭借这个领域的成果得到了青睐。

这东西很好，但是―― 林浔抿了抿唇，道：“我觉得它不自由。

” 东君：“嗯？” 林浔在纸上画了一个方框，解释：“首先还是它的黑箱性质，神经网络的很多地方都不能被解释。

比如说图像识别，Google的算法曾经将黑人错误识别为黑猩猩，但我们不知道它为什么出现这种错误，因为很难解释它做出决策的全部过程。

” “很多研究都在尝试解决这个问题。

”东君道。

“其实这也不是主要的原因。

”林浔道。

他看见男神微微挑了挑眉。

“在大数据的基础上，使用模拟生物神经网络的方式，做出结果……它的思考来源、过程和结果，都来自原本的数据流。

”林浔举了一个例子：“比如，在社会歧视女性的情况下，这社会所产生的数据也倾向这一点，这个人工智能根据数据做出的决定也会是歧视女性的。

” 说完这句，看到东君眼中认真在听的神色，他微微放松了一些：“人工智能的本质并不是智能，仍然是统计。

神经网络做出的决策，无法脱离原有数据库，所以它不自由。

黑箱问题可以解决，但这个问题是不能被解决的。

” 东君道：“但是已经能够满足社会需求。

” “是的，但……”林浔直视东君的眼睛，认真道：“但我可以做得更好。

” 根据以往的经验，说到这里的时候，对面的人就会摇头笑而不语，认为他是夸夸其谈的蠢货了。

毕竟这个时代的人们热爱无所不能的神经网络，如同相信真理。

但意外地，东君没有这样。

他道：“讲你的思路。

” “谢谢您。

”他略微垂了眼睫，在白纸上写下一串单词：“首先假设个体的人是趋利避害的，然后可以初步建立一个模型。

” 他的算法不是很好解释，并且听起来和神经网络的作用并无太大差别。

现实世界是非线性的，用模糊数学可以对现实世界的无规律信息进行评价，分形与混沌则可以进一步处理更为复杂的问题。

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