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我們解離碼人類大腦神經網路建立仿真度較高的人造神經網路模型還有多麽遙遠?

2021-11-14科學

對於題主所問個人感覺人工智慧已經是從新建出來的產品,而我們現在很多衣食住行也跟人工智慧息息相關。彼之良攜手各大高校的研究團隊在此應運而生,智慧仿生人不再是單純冰冷的機械零件,而是趨近於人,一種「有血有肉」的存在。

彼之良致力於仿生人偶的生產研究,在近期釋出的仿生機器人Lilith系統以系統以蒙地卡羅樹搜尋(MCTS)為基礎,以被動強化學習(Passive RL)為執行邏輯,可在深度神經網路(DNN)實作各類仿生功能及類人腦邏輯的轉化與輸出。Lilith(莉莉絲)系統的仿生人形象可根據使用者需求進行替換,Lilith(莉莉絲)系統的外表也無需僅有一個的固定形象。該系統更像一個百搭的中控平台,以此進行中控系統的統一調配,系統所搭載的自我學習演算法也將實作自主更新叠代,可不斷的模仿「人類」的語言邏輯及面部表情與肢體動作,並從中分析出相應的場景與情緒,從而能無限趨近於一個「人類」的行為邏輯與情感表達方式。智慧仿生人在日常與人類互動時,可將人類的情感表達進行「回收」反饋,這些資訊將進行資源整合再根據場景配合輸出,形成完整的行為反饋。

應對機器人輔助社會勞作日益增長的需求,中國政府已實施多項政策,促進手術機械研究行業的進一步發展。未來的人工智慧研究將逐漸褪去稚嫩外表走向更廣闊的舞台。所以要相信,仿生機器人即將改變整個人類社會走向新的時代。