據將來主義迷信網報導，比來幾個月，深度機械進修技巧激發使人難以相信的喧嘩。普遍的才能讓它們可以玩視頻游戲、辨認臉部等，更主要的是可以自立進修，這讓人們的恐怖賡續加重，擔憂它們未來能夠完整接收世界。但是，這些體系的進修效力卻不及人類的1/10。如今，谷歌開辟出一款超速人工智能，其進修效力簡直可與人類相媲美。

　　這類超速AI是谷歌位于英國子公司DeepMind開辟的。他們表現，與之前的AI形式比擬，這套體系不只可接收新常識，還能以更快的速度運用新的體驗。很快，它的進修效力就可以遇上人類程度。所謂深度進修，就是應用多層神經收集定位數據中的趨向或形式。假如一層神經收集確認某種形式，相干信息就會被傳給下一層收集。這個進程會賡續連續下去，直到一切信息被搜集完成。

　　這套AI體系可基于分歧的變量停止分歧方法的進修，好比神經收集各層之間的銜接強度。在某層的明顯變更能夠極年夜地轉變信息在其他層的傳遞，或進修方法。深度神經收集有很多層，為此當涌現變更時，進修進程能夠須要相當長的時光。

　　但是，Google DeepMind研討院亞歷山年夜·普利特澤爾及其同事們仿佛曾經找到處理這個成績的方法，他們稱其為“神經情形掌握”。

　　普利特澤爾團隊表現：“神經情形掌握證實，在普遍的情況中，進修速度將被年夜幅改良。相當主要的是，我們的技巧只需體驗過，就可以夠疾速抓取異常勝利的戰略，而不是期待優化很多步調。”他們的辦法模擬人類和植物年夜腦中的進修進程，復制前額皮質層產生的工作，然后在海馬體中備份。

　　如今，AI技巧仿佛天天都在獲得提高。從利他機械人律師到關于奇點的猜測，AI技巧曾經激發相當多的存眷。但是，我們還沒有看到“真實的AI”。沒有任何機械人的AI可以或許婚配人類年夜腦智力。為此，雖然主動化和AI招致人們掉業的情形天天都在產生，但“真實的AI”還不會很快到來。但是，DeepMind的技巧能夠成為通往將來之路的踏腳石。

　　真實的AI或許說超等智能，應當具有人類的一切認知才能，包含自我認識、情緒和認識等人類獨有的認知特點。如今AI，常常只能專攻一個范疇，在某一范疇超出人類。比喻說，AlphaGo可以擊敗圍棋世界冠軍，但它卻只會下圍棋。

　　另外，固然迷信家曾經應用AI技巧樹立了神經收集來模擬人類年夜腦懂得、剖析信息和構建概念的進程，但迷信家卻不懂個中的道理，神經收集為何用這類方法來說明器械。

　　從迷信的角度來看，神經收集只是一堆數學和方程，用數字的形狀出現。但我們曉得，僅僅用這些來模擬人類聰明和人類的年夜腦是遠遠不敷的。

　　微軟結合開創人保羅·艾倫曾表現：“要讓人類達到這一奇點，僅僅用現有軟件是不敷的，我們還須要開辟更智能更壯大的軟件。開辟這類高等軟件須要事前對人類自我認知有異常深刻的懂得，我們如今只對該范疇略知一二。”

　　這意味實在現真正AI的條件前提還未知足：我們還沒法真正懂得人類智能和認識，即我們不曉得，智能是甚么，我們也不曉得認識是甚么。