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2020-09-20 07:47 信息编号:rlkzxrqcs 我要留言
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从开发者所设定的自学习模式层面来看,其结果众所周知就是从传统的不可变量程序向可变量程序进行了转换,让程序不再局限于固定的程序,多了可变化的可能。而传统计算机尽管在一些运算能力方面早已远超人类,但与人类之间有个非常重要的区别就是对事物的逻辑思考与判断能力。可以说在计算机出现的很长一段时间内,围绕着摩尔定律都是在计算能力这一垂直能力维度上进行拓展,而谷歌AlphaGO超越了传统计算机计算能力这一边界,参考人类的神经网络模式进行设计,希望以此来构建类人的可思考能力。但它的边界取决于人类对于大脑神经网络模式的探索,以及开发者对于这些问题的认知与思考。

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我们现在知道记忆有很多种,按照时间的长短来分,可以有短时记忆和长时记忆。短时记忆一般以秒和分钟来计算。长时记忆可以小时,天、甚至月、年来计算。另外一种记忆的分法,是按照记忆的功能。有一种记忆叫做工作记忆(Working Memory)。这种记忆是我们用来记电话号码,或者将某种信息hold住几秒钟,以便做出下一个决定或判断。这是一种短期记忆,用完以后后就扔掉,不需要保存,有点像计算机里的RAM memory。另外一种记忆叫做情节记忆,也叫作场景记忆(Episodic Memory),它是用来记住在一定的时间和空间当中的事务和情节。比如大家今天听我演讲,听完以后会记住相当一部分内容,这种记忆就叫做情节记忆。还有一种记忆,叫做语义记忆(Semantic Memory),那是一种非常长期的、需要重复形成的记忆。比如你家的地址是什么,你妈妈的名字叫什么。

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