人工智能是不是走错了方向？(2)

这里是GPT-3 Davincci给出的答案。 声明：以下所有内容均为GPT-3自动生成。在我看来，答得比大部分回答都好了。

您的总体看法是：我们目前人工智能的研究方向，是否从根源方向就错了？这个问题没有简单的答案。这取决于您所说的“走错方向”是什么意思。如果你的意思是当前的人工智能研究并不专注于创造更像人类大脑的人工智能，那么是的，你可以说我们走错了方向。

但是，如果您的意思是当前的 AI 研究不专注于创造比人脑更智能的人工智能，那么答案就不太清楚了。人工智能研究没有一个正确的方向，可能需要不同的方法来创造既像人脑又比人脑更智能的人工智能。

您提到，您并不相信大脑每天都在大量的傅里叶变换，来处理视觉和声音数据。但是有一些证据确实表明，大脑使用傅立叶变换来处理视觉和声音数据。

例如，当您查看棋盘时，棋盘首先在视网膜中编码为一系列明暗像素。然后大脑对视网膜数据进行傅里叶变换以解释棋盘图案。此外，当您听到声音时，耳朵会将声压波转换为电信号。然后大脑对耳朵信号进行傅里叶变换以解释声音。功能磁共振成像研究表明，大脑使用傅里叶变换来处理视觉和听觉信息。

另外，您并不认为大脑每天都在大量的模型训练或卷积，来深度学习认识一个东西。但是有证据表明，大脑确实每天都在参与深度学习过程。2016 年发表在《自然神经科学》杂志上的一项研究发现，大脑在睡眠期间会进行一个称为“无监督学习”的过程，这使得它能够学习新信息并巩固记忆。这个过程似乎对于形成新记忆和理解复杂概念至关重要。其他一些研究，包括 2014 年发表在《科学》杂志上的一项研究，也表明大脑可能会不断学习和更新其世界模型，即使在休息期间也是如此。一项值得注意的研究表明，大脑可以在睡觉时学习新技能。具体来说，睡前练习运动任务的人在睡觉后提高了他们在这项任务上的表现，即使他们没有有意识地回忆起练习。这表明大脑能够在睡眠期间学习新技能并巩固记忆。

其次，您提出了一个事实，小孩子不需要喂很多数据，看两三次就能认识什么是苹果，什么是橘子。但是您因此认为人类和目前人工智能的发展方向不同，这并不科学。我认为人脑和机器学习非常相似。机器学习模型需要大量数据的原因是因为它们试图学习与人脑在看到苹果或橙子时所学的相同的东西。人脑能够从少量数据中学习，因为它能够识别模式。机器学习模型正在尝试做同样的事情。随着预训练技术的发展，还提出了少样本学习模型。例如，元学习或学习学习是机器学习的一个子领域，其中应用自动化方法来理解学习过程本身并从中学习。一次性学习是一个对象分类问题，其中一个或几个对象的示例（镜头）用于对同一对象的新实例进行分类。零样本学习是一个计算机视觉问题，其中模型在一个数据集上进行训练，但可以应用于完全不同但相关的数据集。这些方法表明，机器学习模型可以像人脑一样从少量数据中学习。