1、解锁智能:上传思维与机器心智的未来

解锁智能:上传思维与机器心智的未来

机器心智与人类思维上传的探讨

在当前科学领域,神经计算模型主导着对心智的理解。诺贝尔奖得主埃里克·坎德尔(Eric Kandel)在2013年指出:“新的心智科学基于心智与大脑不可分割的原则。大脑是一个复杂的生物器官,拥有强大的计算能力,它构建我们的感官体验,调节我们的思想和情绪,并控制我们的行动。它不仅负责像跑步和进食这样相对简单的运动行为,还负责我们认为是人类特有的复杂行为,如思考、说话和创作艺术作品。从这个角度看,我们的心智是大脑执行的一系列操作。”

早在二十多年前,科幻作家查尔斯·普拉特(Charles Platt)就提出了更宽泛的观点:“一个人的心智既是内容,也是结构。没有结构,内容就无法发挥作用。我们的心智需要有专门的架构来运行。我们可以将大脑数据存储在其他地方,但这样做时,它就像没有播放器的视频光盘一样无法发挥作用。”

在未来25到100年里,真正有智能的机器很可能会被开发出来,其能力将达到甚至超越人类的最高水平。不过目前还未实现这一目标,部分原因是大脑的原始计算能力远远超过了最快的计算机。2013年年中,世界顶级超级计算机天河二号拥有超过一百万GB的内存,在状态最佳时运行速度约为50 petaflops(1 petaflop是每秒一千万亿次计算)。科学家使用略逊一筹的日本10 petaflop的K超级计算机,模拟人类大脑1%的1秒活动,就花费了40分钟的高速计算。要模拟整个大脑,计算量需要再乘以25万倍。

幸运的是,摩尔定律(大致为“计算机性能每一年半翻一番”)表明,如果一切顺利,大约30年后可能会出现具备这种强大计算能力的机器。而且在此期间,科学家可能会找到更好的方法,用配置较低的计算机更快地完成模拟任务。

基于径向基函数神经网络RBFNN的自适应滑模控制学习(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于径向基函数神经网络(RBFNN)的自适应滑模控制方法,并提供了相应的Matlab代码实现。该方法结合了RBF神经网络的非线性逼近能力和滑模控制的强鲁棒性,用于解决复杂系统的控制问题,尤其适用于存在不确定性和外部干扰的动态系统。文中详细阐述了控制算法的设计思路、RBFNN的结构权重更新机制、滑模面的构建以及自适应律的推导过程,并通过Matlab仿真验证了所提方法的有效性和稳定性。此外,文档还列举了大量相关的科研方向和技术应用,涵盖智能优化算法、机器学习、电力系统、路径规划等多个领域,展示了该技术的广泛应用前景。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及工程技术人员,特别是从事智能控制、非线性系统控制及相关领域的研究人员; 使用场景及目标:①学习和掌握RBF神经网络滑模控制相结合的自适应控制策略设计方法;②应用于电机控制、机器人轨迹跟踪、电力电子系统等存在模型不确定性或外界扰动的实际控制系统中,提升控制精度鲁棒性; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行仿真实践,深入理解算法实现细节,同时可参考文中提及的相关技术方向拓展研究思路,注重理论分析仿真验证相结合。
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