研制懂得思想的机器

电脑的功能非常多样化，可以与人对奕，给数学疑难提出新证法、读出文字、翻译语文等；但是不管多么复杂多么精巧的电脑，始终不具备人的全部智能。

今天尽管科技发达，还制造不出能够学习语言的机器，而小孩子三几岁就会说话了。本世纪 70 年代，爱丁堡大学花了巨大的人力物力，才研制成会“辨认”如杯、碟等简单物件的电脑，而人要学会辨认这些东西实在太容易了。

专攻人工智能的科学家相信，人脑的奥秘终有一天会完全揭露出来，届时就可用电子技术仿造。

一项很难解决的困难是，电脑和人脑的构造根本不同。人脑是由神经元接连而成的庞大细胞网络，神经元总数在百亿到千亿之间，每个神经元约与1 万个别的神经元相连接，全部同时发挥作用。

电脑就不是这样，内含千千万万个别的逻辑电路，每一个只与另一电路连接，而且一个接一个发挥作用。电脑的信息循单一通道传达，不像人脑那样广泛周延。

电脑电路操作比神经元快很多，因此做某些耗时、繁复的工作比人脑优胜，数学运算就是一例。人脑的神经元虽缓慢一些，可是在辨认图形和学习方面优胜得多；学习时，可能须要增加神经元之间的联系密度。

今天，欧、美、日许多科学家正在研制模仿人脑的电脑，这些电脑称为“神经网络”，基本元件是普通电脑的电子电路，然而连接方式不同，互相间有很多错综复杂的连系，颇像人脑里的神经元。

这些电脑不像普通电脑那样，必须输入一套指令作为操作程式，而是先输入课题以及电脑应该怎样回答的范例，或告知电脑它学得有多好，让它循序渐进地学习，就如教小孩子一样。

1981 年，伦敦帝国学院阿历山大教授设计了一个名叫“奇才”的神经网络，能够辨认人的笑脸，那是婴儿最先学会的事情之一。教电脑时先让它观察多张人脸的照片，有些在笑，有些不笑，然后展示电脑从未看过的人脸， 电脑就会在屏幕上或以打印机指出是不是笑脸。

80 年代，美国巴尔的摩约翰斯霍布金斯大学薛努沃斯基博士，制造出一个神经网络，能凭按键输入的字发出正确的英语读音。这座电脑学习发音完全如小孩子一样，从有错纠正到没错为止。

日本广播协会有一个神经网络，懂得辨认手写的日本字，不论字的大小、字体形状如何，准确度达 95％。

神经网络的研制仍在起步阶段，大多数科学家相信，若要电脑真正变成智能机器，这就是该走的道路。