人工智能的十年预测：底层仿人脑模拟与算力的关系

人工智能技术对各行业的潜在影响长远而广泛。以深度学习为代表的人工智能理论的基本原理，指出当前人工智能具备坚实的数学和神经学基础。随着底层算力的提升，人工智能的边界不断扩大，行业的潜力仍然被低估。深度学习模拟了底层人脑神经元的工作机制，尽管无法完全复制人脑，但神经元可以近似为基于阈值的二进制单元，类似于数字电路的0/1机制。从生物进化的角度，人类智能是逐步积累的过程。在实现了单个神经元的主要工作机制模型后，只要网络层数和神经元数量足够多，人工智能将在某些方面接近甚至超过人类智能。此外，深度学习的万能逼近定理证明了其坚实的数学基础。该定理表明深度学习模型能够以任意精度逼近任何函数，而人类智能可以被视为广义计算问题。因此，深度学习模型可以模拟人脑的大多数活动，并具有很高的潜力。