心智探秘 Lec 3: 数字大脑、人工智能¶
2026-1008 第三次课 刘嘉老师
Sec 1: 诸神黄昏¶
Sec 2: 认知科学的起源¶
艺术: 从神经元到梵高¶
(1) 梵高的艺术:
(2) 单个神经元的艺术 vs. 梵高的艺术:
(3) 单个神经元绘画方式:
神经元绘画的模型: McP Model (1943)
神经活动中内在思想的逻辑运算: A Logical Calculus of the Ideas Immanent in Nervous Activity
真正天才的想法: output = 0 / 1
"为什么? 矛盾论!"
(4) 矛盾论 [亚里士多德, Law of Contradiction]:
伽利略为什么相信: 羽毛和铁球为什么同时落地?
其实在做比萨斜塔实验之前, 伽利略就已经思想实验"同时落地"了
if: 亚里士多德是对的
- 4kg 铁球: 落的慢
- 8kg 铁球: 落的快
then:
8+4=12kg 铁球: 落的比 8kg 更快
那么问题来了: 4kg 相对 8kg 的铁球, 起到了"加速器"的作用
但是 4kg 铁球本身就是拖后腿的, 矛盾! 所以亚里士多德的说法是错的!
-> 演进: 布尔逻辑
-> 出了本书: 《The law of Thought》
(5) Recall:
还原论: 复杂源于简单
- 去除生物特性: 保留功能, 去除物理载体
- 去除非线性: 简化运算, 提升可实现性
- 二值化: 用逻辑学来描述思维
还原论: 第一性原理 (First Principle)
- 亚里士多德: 运动律
- 归纳推理
- 伽利略运动律 -> 牛顿经典力学 -> 狭义相对论
- 演绎推理
- 矛盾律: 逻辑远点 <- 第一性原理
- 布尔逻辑
科学的逻辑:
- 用还原来寻找规律性的简单
- 用构造来重建可控制的复杂
Sec 3: 机器的崛起¶
(1) 更多的神经元:
(2) 神经网络:
- 1957: 感知器
- 二层线性模型
XOR问题, 带来"乌云"
- 1986: 神经网络
- 三层线性模型 -> 多层感知器
- 解决
XOR. 隐藏层 -> BP算法 + Sigmoid函数
- 1995: 支持向量机 (SVM)
- Kernel SVM
- 三层非线性模型
- 2006: 深度学习
- 多层非线性模型
冷板凳:
- 一个疯子就足够了 (UToronto 校长)
- 我们不再是疯子边缘, 我们现在是疯狂的核心
(3) 两种 AI:
- TSAI: AlphaFold
- 能人、直立人、尼安德特人
- AGI: ChatGPT
- 智人
Sec 4: 思维模式的演进¶
人之所倚为人者, 非特异二足而无毛也, 以其有辩也
-> 额叶的进化
新的思维模式: If-And-Then¶
演绎推理/第一性原理: If-and-Then
什么是智能的第一性原理¶
Welcome to the AGI Era:
What's Next:
- AI 是 R2-D2: 伙伴与朋友
- AI 是 终结者: Kill Them All!
Sec 5: 人类的未来¶
Recall "What's Next", 还有第三条路吗?
Computer-i: 人机合二为一!!!*
It's going to be monumental, earth-shattering. There will be a before and an after.
(1) 脑机接口¶
本质: 实现 "认知增强"
原来是: "计算器"辅助人做计算, 现在是 "脑机接口"辅助...
人类头脑的"外骨骼":
Where are we:
- 信号采集: ✅
- 信号传输: ✅
- 信号解码: 👷
- 如何从神经活动中理解意图
- 需要"脑科学"!
- 指令生成: ✅
- 执行输出: ✅
圣杯: Holy Grail
任何领域的"最后一步"
比如: 脑科学的最后一步, 是 "The Virtual Brain"
-> 如果我不能创造, 那我就不能理解! (费曼)
通向未来的两个道路¶
永生之梦 - 意识上传:
我们的现在, 是过去的未来; 我们的现在, 不是未来的过去
