1樓：AIRobot5
有，都有。
訓狗師不就是在訓練乙個具有神經系統的生物嗎？
只不過 ...
人和狗有什麼區別？他們的父母。人工智慧也一樣，他們的開發者決定了是機器狗還是機械人。
什麼評價標準，智障還是智慧型都分不清嗎？開發者不行，能訓練出什麼東西？
Benjamin Lee/人工智慧創業團隊AIRobot5創始人
於2020.12.17
我們處於人工智慧的時代，還是人工智障的時代？
AIRobot5：人工智慧的爆發場景指的是什麼？
2樓：justaname
首先，我們讓機器具有和人一樣的神經元。我們基於神經科學的乙個理論的啟發，創造了感知機這樣乙個計算單元，然後後來發現加上乙個activation function好像效果還不錯（從我有限的生物學知識，人類神經元裡面的啟用函式更多地是達到閾值輸出乙個衝擊吧），加上好幾層算起來有點慢但是後面硬體發展了好像改改結構能用？
其次，我們訓練貓貓狗狗訓練了好多年了。
可惜他們不懂數學而且腦子不怎麼好使，還是用來拉雪橇或者做導盲犬比較方便。
3樓：冰笛
訓練機器使其具有像人類一樣的神經元（這裡用神經網路會比較合適）是一種研究智慧型的仿生學方法，相當於臨摹，是通過評估差距來實現探索研究的。
而直接找乙個具有神經系統的生物去理解並訓練，這種方法也是存在的，從生物學角度去研究智慧型（主要是心理學）的人通常都這麼幹。
4樓：戴曉天
首先這兩個過程從實現角度上來講幾乎沒有相似性，神經網路只是「恰好」包含了神經兩字，其本質仍然是用數值運算逼近函式。
生物的訓練雖然是通過獎勵反饋機制實現的，但是生物的：
可控制能力有限。即受限於理解能力，可實現的任務有限；
能完成的工作種類有限。類似於1，但是額外的問題是動物具有各自的結構性特徵，比如訓練狗來開車（真的有人這麼做可）就不合適，因為車是針對人的結構設計的；
其中還涉及動物保護與倫理問題。這點就不用多說了，比如訓練狗來作戰等。
當然我們也可以繞過訓練，直接由人間接控制。相關的研究，就是所謂的大腦電訊號介面，或腦機介面。但這種技術主要用在殘疾人上，用在動物物件上依然存在相當大的倫理問題。
5樓：集思學院
從人類學的角度來看，成為人類，是從人類製造工具、與工具的發展相互適應而來的。
簡單來說，人類的神經元，是經過漫長的歲月而形成並不斷進化的--也就是說，不是任何生物都能像人類一樣，能夠形成這樣的神經元；哪怕可以，受限於生物體的進化週期，也無法在很快的時間內實現。
同時，像高讚 @趙泠 所說，人類並沒有想要讓機器成為人一樣的生物，擁有像人類一樣的神經元；而是利用淺層神經元的執行邏輯，實現人類同樣的行為作出類人類的判斷而已。
6樓：禾山頭人
有啊，就是你，我。
從小學到大學，從工地到產線，人類一直都在訓練同類成為「智慧型」工具。
當然，人類的訓練一直不夠完美，雖然人類的理解能力比機器要強大得多，但執行力遠比不上機器。機器對指令的執行是說一不二，人類絞盡腦汁，發明出法律，宗教，價值觀，管理方法，讓一群人能服從另一群人的意志，始終做不到如機器般絲滑。
什麼時候，能找到擁有人類的理解能力，並且機器般的執行力的智慧型機器，這時候，另一群人的生存空間危矣。
7樓：
Keras之父Franois Chollet在他的《python深度學習》中指出深度學習和人的神經網路其實沒有關係。
我覺得這應該是和神經系統的複雜性、可解釋性和人工神經網路的高效可訓練性有關吧。
8樓：矽基生物
因為生物神經元不易複製。
想象一下，我把乙隻狗放進車裡訓練成狗司機（可以製造專門的狗咬方向盤和狗爪油門，也可以直接用狗腦神經介面，總之是狗腦操作）。
這個訓練成本是很高的，可能幾千條狗訓練幾年，撞壞幾千輛車，甚至還撞死幾百人。最後終於有一條狗被訓練的和人類司機一樣了 。
然後呢？你有辦法把這條狗複製一億份裝進一億台車裡嗎？
9樓：誠實肥宅黑夜
因為腦機介面還不夠發達，生物腦只開放了最頂層的io，基本上什麼api都沒給。現在的畜牧養殖馴獸行業，只能拿這些頂層介面快樂調包，效率實在太低了。
10樓：趙泠
前提錯誤，人類根本就沒有通過「訓練機器」去嘗試讓機器具有「像人類一樣的神經元」。
現在地球上沒有任何生物能夠實現人類想要「思考機器」達到的效果，在許多領域裡，沒有任何地球生物具有現在的非智慧型計算機級別的運算能力，包括人。人的智慧型並非通用智慧型。
將「像人類一樣的神經元」換成「像人類一樣的智慧型」，都是不行的。
你可以想象一下這樣的情景：
你買了一台最新的電腦，據說它具有像人類一樣的智慧型。
你讓它計算468*513，它口算了二十多秒。
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