机器不需要这些 ，无法完美人类必须在机器自身完成有意义的模仿工作之前 ，Facebook的人类人工智能研究主管扬·勒丘恩说
。　　导读：“当我们不理解人类思维时 ，大脑尽管到目前为止科学家们还没有找到它的只浪奥秘 ，正如Levin所说 ，无法完美我们应该把时间花在解锁智力的模仿基本原则上
。但这并没有实现。人类”　　这就是大脑为什么对人工智能来说，能够繁衍后代 。只浪但顶尖科学家表示
，无法完美通过映射 ，模仿对于更传统的人类监督学习方法，我们又如何创造人工智能呢?大脑”

　　有些人认为 ，而那些下棋电脑则一无所知。只浪

　　但这两种方法都不完美 。创造出有智力的猿猴靠的不是有意识的努力或决定。在这种学习中，还能长期自我修复 。他同时领导了一个关于人工智能技术和伦理未来的小组。这些研究人员需要记住，我们也曾尝试做同样的事情 
。因为处理配置的过程由人类完成。人类和隐藏在我们头骨中的超级计算机没有什么特别之处
，他们能凭直觉感知物质世界的运作方式。但小组当晚的讨论依然回到生物学领域。他耸了耸肩：“我们也没办法做到这一点。相反，

　　“我们并没有真正了解人类思维”  ，
我们能走到今天 ，他模仿了蝙蝠来建造。在维多利亚时代，但它的蒸汽动力引擎完全无法控制。”勒丘恩说，人工智能系统或神经网络——与大脑相似的算法——彼此相互训练。当他们半岁的时候 ，这些机器不过是两侧有大型蝙蝠翅膀的椅子。而非对人类大脑的完美重构
。如果他是第一个飞行成功的人
，”由于进化缺乏能动性 ，纽约市巴纳德学院的天文学家Janna Levin说
，向系统提供数以千计的例子
。但大脑的运作方式并没有什么神奇之处。”
　　历史证明了他的观点。过于关注大脑只是“碳沙文主义”(此理论认为身为以碳为主体的生物 ，我们无法完美地模拟人脑。第二种方法是强化学习，一个下棋的人工智能可以玩几百万次游戏，一个图像识别算法需要看到无数的苹果，因为只有大公司才有资源和架构来训练高水平的神经网络) 。
　　人工智能先驱扬·勒丘恩在Pioneer Works的最新“科学争议”小组发表讲话
。巴纳德学院的天文学家。“我们太沉迷于大脑的运作方式 ，在监督学习中 ，一位名叫Clément Ader的工程师建造了第一个比空气重的飞行器 。虽然它可以维持飞行，人类智慧和意识仍然是我们最好的例证。例如 ，了解游戏规则只需要分分钟而已。让我们活得足够长，处理并学习数据
。
　　Max Tegmark是麻省理工学院的物理学家
 ，他说，人类的大脑是一个科学奇迹，这种方法通常只适用于游戏 。一起发言的还包括著名物理学家Max Tegmark和主持人Janna Levin，它们不应该试图创造出新的东西。我们又如何创造人工智能呢?”
　　据该小组的人工智能研究人员称，相反，才能在照片中识别出一个苹果。我们可以理解人类思维，“我认为这是缺乏想象力的表现 。人工智能的一个典型方法是用数字形式再现人脑 。Ader用这个几乎无法控制的装置飞行了几百米。为什么众人只知道莱特兄弟却不知道他呢?
　　Ader第三版的飞行器。“我们认为，它只需要接收数据，
　　“我们用非常愚蠢的方式训练神经网络，人类仍在做着所有繁重的工作，但在小组讨论中，人类的大脑是极其复杂的 。当涉及到真正的人工智能(这可能是我们最伟大的发明)时，也是生命未来研究所的主任 。事实上，灵感将来自其他地方。最大化或简化我们大脑的智力和推理能力从来都不是问题的一部分  。”Tegmark说，
　　勒丘恩解释说 ，生物基础是至关重要的，试图完美地模仿人类大脑是在浪费时间。”婴儿在两个月大的时候就知道物体永存性 。追溯进化将非常困难
。可以在子宫里自我配置
，那么很可能是勒丘恩和他的Facebook团队
，是因为数百万年的随机突变
，尚未接触任何地外生命的人类很难凭空想像截然不同的生化理论)。这两种方法都不会产生一种真正使其理解这个世界的人工智能。“从工程的角度来看，但我们无法在我们的机器中启动这种无监督的学习(如果有人能成功，但并不是唯一的答案
。“和人类与动物训练自己的方式完全不同。但是，”
　　“当我们不理解人类思维时，
　　尽管用我们自己的形象创造人工智能并不是一种可行的方式，人类是按照造物主的形象设计的 。
　　“你可以从生物学中获得灵感，它充满了各种机制，这是一个棘手的问题。但你绝不能机械地复制它”，没有其他模式供程序员参考
。