人脑能够仿真（mimic）吗

人脑能够仿真（mimic）吗？

    Geoff Hinton（1947.12.6-）教授在中学时代就对人类大

脑的秘密产生好奇心，带着这个梦想进入剑桥大学学习认识心

理学，1978年获得人工智能（AI）博士学位。

从上世纪80年代开始，Hinton利用各种社会资源，着手uanjiu

人工神经网络的实际研究。在当时，Hinton的这种学术思想和

行动是非常大胆的，在学术界属于“少数派”。那时，科学家对

人类大脑的活动机理还不十分清楚，Hinton就想用计算机电子

网络仿真（mimic）人类大脑的活动，真是异想天开也。

Hinton的想法其实很简单：用一组计算机搭建一个电子网络，

叫“神经网络”，有输入、有输出端口，然后，不断训练这个电

子网络，使它能够像人类大脑一样认识世界。Hinton的想法能

够实现吗？什么样的电子网络能够接受训练？怎么训练？训练

多久？这些都是问题。

训练机器，把机器当做小孩子来培训，Hinton头脑是不是发疯

了？训练机器的前提是，机器本身必须会学习，否则就是对牛

弹琴。

Hinton对牛弹琴，不怕失败，弹了二十多年的琴，发表了200多篇研究论文，终于感动了上天，取得了伟大的成功。人工神经

网络（ANN）的行为非常接近人的大脑，能够识图、听话。

Hinton的这一重大发现，惊动了业界，谷歌、IBM、微软、

Facebook以及百度等立即行动起来，转向人工智能研究，一窝

蜂而上。

    说句实在话，谷歌、百度的无人驾驶汽车，微软“小冰”机

器人都是机器学习人工智能的产物。Hintton是英国大数学家布

尔（Boole）的后代，是当代人工神经网络的奠基人。人脑如果

不能用机器仿真，李彦宏的“中国大脑”计划还有什么意义呢？

现在的问题是，什么机器可以训练？怎么训练？这就涉及

Hinton所领导的世界“深度学习运动”了。

袁萌3月26日