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內容簡介: 生命如江流般流動,永不停息,時刻帶給我們不同的新挑戰。而我們到學校上課、學習,不就是為了是讓我們能成熟的走入世界,能無懼的去面對生命嗎?可是當我們離開學校時,我們學會了什麼?除了積累了一些知識博客來外,我們是不是和剛進學校時一樣的膚淺、空洞及遲鈍?老師枯燥,我們變得和他一樣枯燥。他們畏懼,我們也就變得一樣畏懼。為這些問題找答案是極迫切的,可是這些問題並不只是從課本上、某種宗教迷信,或某個偉大的導師那裡找到答案,要了解這些問題,你必須靠你自己。只有運有智慧、見識、耐心及慈愛,從你的生活中來了解你自己,才能讓你更有智慧的面對世界,更有信心的迎向生命。
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- 原文作者:J.Krishnamurti
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- 出版日期:1999/11/24
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內容來自YAHOO新聞
人工智慧再進化:從倫敦地鐵客的腦中地圖找靈感
在Google人工智慧(AI)電腦棋手AlphaGo以4比1的佳績擊敗世界圍棋冠軍後,世界各地一方面讚嘆AI發展的神速,同時也擔心人類總有一天將被取代,現在,英國神經學家提出,AI下一步可朝自主搭地鐵邁進。
延伸閱讀:《張經緯觀點:AlphaGo人機大戰告我們哪些事?》
大腦中的處理層級
英國廣播公司(BBC)於18日報導,神經學家發現,當人腦在處理不同的事情時,我們會將它們分成不同層級,再指派給大腦內不同的部分。以轉乘不同地鐵線為例,大腦中某一部分特定的皮質(cortex)會有活躍的反應,但其他部位只會因為我們快要到達目的地了而做出反應,研究成果刊登在最新一期的《神經元》(Neuron)期刊中。
這項研究是由牛津大學(University of Oxford)和發明出AlphaGo的Google旗下公司DeepMind合作,在他們聲明中提到:「當機器在學習時,開發者會讓AI針對單一行動計算出所有的可能性,但我們人類無法,我們必須非常立即的計畫跟執行。」「因此人腦才會製造出不同的層級,去整理我們的反應,並針對更高層級的後續行動做反應,不僅僅是針對單一行動。」
這就像是我們搭捷運一樣,假設今天我們需要換線才能到家,我們就不會只去思考如何到達換線的站,而是去思考更後面的如何抵達最終目的地。
你今天要怎麼坐地鐵回家?
目前正在牛津就讀博士,同時也是DeepMind團隊的巴拉格爾(Jan Balaguer)說:「這次研究的目的,就是想要了解人類或動物是如何下長遠的決定」「我們對AI在面對困難,和現實世界問題時的解決方法很感興趣,常常讓我們在神經學研究上獲得啟發。」
在這次的實驗中,他們仿照真實生活中的倫敦地鐵,打造出一個假想的地鐵地圖,每條線用不同的顏色標示,每個「站」(stations)再用大點表示,有趣的是,當他們邀請受試者來玩這個遊戲(game)時,如果這趟旅程要求他們轉乘很多次,他們會花更多時間規劃,但如果是在相同顏色的線上,就算搭乘的站數遠比轉乘來得高,腦袋會花比較少的時間來處理。
我們在現實生活中也常常面臨同樣的情況,像是如何煮出一道菜,或是計畫一場旅行,但他們使用的這個方式,是最直接也是最能立即刺激人腦做出反應的。
「聰明」的大腦
研究發現,在我們的腦袋中,某些部分甚至會一條線一條線的拆解、思考,像是平常抑制我們的原始情緒,如控制中心般的前額葉皮層(prefrontal cortex),它的內側區(dorsomedical),又稱作內側前額葉,專長就是處理我們的認知功能,在這裡會認真做計畫看是要怎麼搭車回家。
同時,我們的海馬迴(hippocampus)會認真思考從現在的地點,到家的距離會有多遠,而當我們真的快到家時,它也會做出活性反應(activity)。
AI未來新目標
因此他們的研究總結出,人腦的確會將不同的事情像蓋金字塔一樣,層層疊疊,然後在思考時會優先考慮最上層的需求,就像是我們每次坐上捷運後,會恨不得可以趕快到家一樣。
雖然AlphaGo目前已成功在今年的圍棋比賽中打敗人類,但研究團隊認為,比起一步步的下棋,一次次的分開思考,這次的實驗更能表現出大腦是如何有層次的處理一件事,這件事也許困難或簡單,但其中更包含了多次不同的行動,更能體現出人腦的奧妙,也成為了他們想讓AI達成的新目標。
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新聞來源https://tw.news.yahoo.com/人工智慧再進化-從倫敦地鐵客的腦中地圖找靈感-031000290.html
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