10 · 07仿生数码新皮质
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07仿生数码新皮质
这一章是第七章，仿生数码新皮质。库兹韦尔展示人工智能的前沿成果：沃森在危险边缘竞猜中击败人类冠军，它靠阅读两亿页自然语言材料积累知识，用专家经理架构整合数百个子系统的答案。他回顾自己的语音识别之路：用矢量量化把十六个频段的数据压缩成一维编码，用隐马尔可夫层级模型让系统同时完成识别和学习，再用遗传算法模拟进化来优化参数。他坚信这些数学模型与新皮质是功能等价的。脑模拟方面，马克拉姆的蓝脑计划已模拟百万神经元，目标2023年全脑仿真；IBM团队则模拟了含16亿神经元的视觉皮质。数码新皮质的优势是学习速度比生物快百万倍，学会即分享，还能存进云端无限扩展，并可为思维做备份。
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