19、通用人工智能:梦想与现实的碰撞

通用人工智能:梦想与现实的碰撞

一、《西部世界》放映背后的科技探讨

2016 年秋天,在《西部世界》首播前三天,众多演职人员齐聚硅谷尤里·米尔纳(Yuri Milner)家中参加私人放映会。米尔纳是一位以色列 - 俄罗斯企业家和风险投资家,投资了 Facebook、Twitter 等知名公司。他的家“卢瓦尔城堡”价值超 1 亿美元,设施一应俱全。

宾客抵达时,代客泊车人员手持 iPad 检查邀请函、记录姓名、停车,并用高尔夫球车将他们送到电影院前。谢尔盖·布林(Sergey Brin)披着类似印第安毛毯的披肩走过红毯。许多嘉宾是 Y Combinator 孵化的初创公司创始人,他们中有些人曾在 5 年前收到神秘邀请,在会议室见证米尔纳通过机器人头上的 iPad 宣布向他们的新公司各投资 15 万美元。

这次放映会由尤里·米尔纳和山姆·奥特曼(Sam Altman)共同主办。放映结束后,演职人员上台讨论剧情,剧中的机器人在软件更新后出现故障和不当行为。随后,奥特曼和普林斯顿大学教授埃德·博伊顿(Ed Boyton)上台,博伊顿刚获得突破奖,他们探讨了科学家接近绘制完整大脑图谱并用机器模拟的可能性,这与《西部世界》探讨的人工智能意识和智能的话题相呼应。

二、人工智能发展历程与 AGI 信念的兴起

(一)早期的期望与低谷

1956 年,人工智能运动的先驱们在达特茅斯聚会后,有人预测机器将在十年内击败国际象棋冠军或证明数学定理,但十年后并未实现。之后,卡内基梅隆大学教授赫伯特·西蒙(Herbert Simon)称该领域将在 20 年内造出能做人类所有工作的机器,然而很快迎来了第一次人工智能寒冬。

20

提供了基于BP(Back Propagation)神经网络结合PID(比例-积分-微分)控制策略的Simulink仿真模型。该模型旨在实现对杨艺所著论文《基于S函数的BP神经网络PID控制器及Simulink仿真》中的理论进行实践验证。在Matlab 2016b环境下开发,经过测试,确保能够正常运行,适合学习和研究神经网络在控制系统中的应用。 特点 集成BP神经网络:模型中集成了BP神经网络用于提升PID控制器的性能,使之能更好地适应复杂控制环境。 PID控制优化:利用神经网络的自学习能力,对传统的PID控制算法进行了智能调整,提高控制精度和稳定性。 S函数应用:展示了如何在Simulink中通过S函数嵌入MATLAB代码,实现BP神经网络的定制化逻辑。 兼容性说明:虽然开发于Matlab 2016b,但理论上兼容后续版本,可能会需要调整少量配置以适配不同版本的Matlab。 使用指南 环境要求:确保你的电脑上安装有Matlab 2016b或更高版本。 模型加载: 下载本仓库到本地。 在Matlab中打开.slx文件。 运行仿真: 调整模型参数前,请先熟悉各模块功能和输入输出设置。 运行整个模型,观察控制效果。 参数调整: 用户可以自由调节神经网络的层数、节点数以及PID控制器的参数,探索不同的控制性能。 学习和修改: 通过阅读模型中的注释和查阅相关文献,加深对BP神经网络PID控制结合的理解。 如需修改S函数内的MATLAB代码,建议有一定的MATLAB编程基础。
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