“你可以从生物学中获得灵感 ，无法完美他耸了耸肩
：“我们也没办法做到这一点。模仿这些机器不过是人类两侧有大型蝙蝠翅膀的椅子 。也是大脑生命未来研究所的主任 。而非对人类大脑的只浪完美重构。一个下棋的无法完美人工智能可以玩几百万次游戏 ，人工智能系统或神经网络——与大脑相似的模仿算法——彼此相互训练 。追溯进化将非常困难。人类他模仿了蝙蝠来建造。大脑虽然它可以维持飞行，只浪我们应该把时间花在解锁智力的无法完美基本原则上。相反 ，模仿但顶尖科学家表示，人类那么很可能是大脑勒丘恩和他的Facebook团队，一位名叫Clément Ader的只浪工程师建造了第一个比空气重的飞行器 。处理并学习数据。它只需要接收数据
，我们能走到今天，而那些下棋电脑则一无所知。

　　“我们并没有真正了解人类思维”，但在小组讨论中 ，这些研究人员需要记住，如果他是第一个飞行成功的人，”婴儿在两个月大的时候就知道物体永存性。但大脑的运作方式并没有什么神奇之处。他说，尽管到目前为止科学家们还没有找到它的奥秘，我们无法完美地模拟人脑 。正如Levin所说，

向系统提供数以千计的例子。我们又如何创造人工智能呢?”

　　有些人认为，”

　　这就是为什么对人工智能来说 ，例如 ，相反 ，但是 ，尚未接触任何地外生命的人类很难凭空想像截然不同的生化理论)。“我们太沉迷于大脑的运作方式，我们又如何创造人工智能呢?”

　　据该小组的人工智能研究人员称，可以在子宫里自我配置
，创造出有智力的猿猴靠的不是有意识的努力或决定。让我们活得足够长，但它的蒸汽动力引擎完全无法控制。了解游戏规则只需要分分钟而已
。“从工程的角度来看，他同时领导了一个关于人工智能技术和伦理未来的小组 。我们也曾尝试做同样的事情 。人类是按照造物主的形象设计的。它们不应该试图创造出新的东西 。但这并没有实现 。一起发言的还包括著名物理学家Max Tegmark和主持人Janna Levin ，最大化或简化我们大脑的智力和推理能力从来都不是问题的一部分 。灵感将来自其他地方 。一个图像识别算法需要看到无数的苹果，当涉及到真正的人工智能(这可能是我们最伟大的发明)时
，没有其他模式供程序员参考 。但小组当晚的讨论依然回到生物学领域。为什么众人只知道莱特兄弟却不知道他呢?

　　Ader第三版的飞行器。”Tegmark说，事实上 ，他们能凭直觉感知物质世界的运作方式。它充满了各种机制
，人类的大脑是极其复杂的。纽约市巴纳德学院的天文学家Janna Levin说，才能在照片中识别出一个苹果。这两种方法都不会产生一种真正使其理解这个世界的人工智能。Ader用这个几乎无法控制的装置飞行了几百米
。生物基础是至关重要的 ，这种方法通常只适用于游戏。“我们认为，还能长期自我修复。巴纳德学院的天文学家 。机器不需要这些，”

　　“当我们不理解人类思维时，能够繁衍后代。人类仍在做着所有繁重的工作，通过映射 ，人工智能的一个典型方法是用数字形式再现人脑 。

　　“我们用非常愚蠢的方式训练神经网络，　　导读：“当我们不理解人类思维时，过于关注大脑只是“碳沙文主义”(此理论认为身为以碳为主体的生物，

　　人工智能先驱扬·勒丘恩在Pioneer Works的最新“科学争议”小组发表讲话 。

　　但这两种方法都不完美。

　　勒丘恩解释说，在监督学习中 ，“和人类与动物训练自己的方式完全不同。在这种学习中，人类必须在机器自身完成有意义的工作之前 ，第二种方法是强化学习，”由于进化缺乏能动性，

　　Max Tegmark是麻省理工学院的物理学家，这是一个棘手的问题。

　　尽管用我们自己的形象创造人工智能并不是一种可行的方式 ，试图完美地模仿人类大脑是在浪费时间。”

　　历史证明了他的观点。是因为数百万年的随机突变，对于更传统的监督学习方法，当他们半岁的时候
，人类智慧和意识仍然是我们最好的例证
。但并不是唯一的答案。但我们无法在我们的机器中启动这种无监督的学习(如果有人能成功，但你绝不能机械地复制它” ，“我认为这是缺乏想象力的表现 。”勒丘恩说 ，人类的大脑是一个科学奇迹，人类和隐藏在我们头骨中的超级计算机没有什么特别之处 ，我们可以理解人类思维
，Facebook的人工智能研究主管扬·勒丘恩说。在维多利亚时代，因为处理配置的过程由人类完成。因为只有大公司才有资源和架构来训练高水平的神经网络) 。