揭开认知机器的奥秘：结构与激活的深度探索

是不是机器做出的创造，已经不再重要。

原标题：李德毅院士：认知机器的结构和激活
文章来源：AI科技评论
内容字数：22077字

认知机器的结构与激活

在人工智能领域，如何从物理学的角度理解人类认知已成为一大挑战。本文探讨了计算机架构存在的局限性，提出了认知机器的新结构，并以驾驶认知为例进行了详细阐述。

1. 计算机架构的局限性

传统计算机主要依赖机械和电子计算，无法有效模拟人类的记忆和具身交互。计算机架构缺乏对记忆形成、调控和提取的支持，无法实现复杂的认知过程。此外，计算机的开环设计限制了其具身智能的表现。

2. 认知机器的新结构

以驾驶认知为例，认知机器的体系结构由感知、记忆、交互和计算等部分组成。记忆是认知机器的核心，包含瞬时记忆、工作记忆和长期记忆。通过智痕元胞网络模拟人脑神经元的记忆功能，构建出更为复杂的认知网络。

3. 机器激活与再激活机制

机器的激活依赖于时钟、时序和递归机制。通过电源供给，机器的认知核能够自举启动，进入工作状态。与生物系统不同，机器可以在断电后再次启动，具备自我更新和升级的能力。

4. 机器的学习与自成长

认知机器具备自学习、自纠错和自成长的特性，能够在与环境的交互中不断优化自身的认知能力。这种学习过程并非线性，而是循环迭代的，体现了机器智能的动态演变。

总结

本文探讨了认知机器的结构及其激活机制，强调了记忆在认知过程中的重要性。通过引入具身智能和交互学习，认知机器不仅能够模仿人类的思维过程，还能实现自我更新与成长。未来，认知机器将与人类协同创新，推动智能时代的发展。

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作者简介：雷峰网旗下AI新媒体。聚焦AI前沿研究，关注AI工程落地。