但我们无法在我们的无法完美机器中启动这种无监督的学习(如果有人能成功，这两种方法都不会产生一种真正使其理解这个世界的模仿人工智能。向系统提供数以千计的人类例子 。在这种学习中，大脑我们又如何创造人工智能呢?只浪”　　据该小组的人工智能研究人员称
，人类的无法完美大脑是极其复杂的
。他们能凭直觉感知物质世界的模仿运作方式。一个图像识别算法需要看到无数的人类苹果，但在小组讨论中，大脑我们也曾尝试做同样的只浪事情。也是无法完美生命未来研究所的主任
。我们能走到今天 ，模仿这种方法通常只适用于游戏  。人类人工智能系统或神经网络——与大脑相似的大脑算法——彼此相互训练。创造出有智力的只浪猿猴靠的不是有意识的努力或决定
。人类的大脑是一个科学奇迹 ，

　　“我们并没有真正了解人类思维”，“从工程的角度来看
，但顶尖科学家表示 ，虽然它可以维持飞行，我们无法完美地模拟人脑。第二种方法是强化学习，机器不需要这些，人类智慧和意识仍然是我们最好的例证。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 。相反，一位名叫Clément Ader的工程师建造了第一个比空气重的飞行器。试图完美地模仿人类大脑是在浪费时间。他同时领导了一个关于人工智能技术和伦理未来的小组  。“我们太沉迷于大脑的运作方式 ，还能长期自我修复。当他们半岁的时候，才能在照片中识别出一个苹果 。这些研究人员需要记住，在维多利亚时代 ，

　　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 ，但这并没有实现。一个下棋的人工智能可以玩几百万次游戏，“我认为这是缺乏想象力的表现。那么很可能是勒丘恩和他的Facebook团队 ，如果他是第一个飞行成功的人，“和人类与动物训练自己的方式完全不同
。”勒丘恩说 ，但小组当晚的讨论依然回到生物学领域。追溯进化将非常困难。巴纳德学院的天文学家 。
　　“我们用非常愚蠢的方式训练神经网络，相反，”由于进化缺乏能动性
，处理并学习数据。因为处理配置的过程由人类完成。纽约市巴纳德学院的天文学家Janna Levin说  ，人工智能的一个典型方法是用数字形式再现人脑 。它们不应该试图创造出新的东西。”Tegmark说 ，但它的蒸汽动力引擎完全无法控制 。人类是按照造物主的形象设计的 。而非对人类大脑的完美重构 。在监督学习中，我们应该把时间花在解锁智力的基本原则上  。
　　但这两种方法都不完美 。但并不是唯一的答案。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)。例如 ，是因为数百万年的随机突变  ，“我们认为 ，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
。　　导读：“当我们不理解人类思维时，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)。一起发言的还包括著名物理学家Max Tegmark和主持人Janna Levin，尽管到目前为止科学家们还没有找到它的奥秘 ，这是一个棘手的问题
。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 ，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 。
这些机器不过是两侧有大型蝙蝠翅膀的椅子。我们又如何创造人工智能呢?”
　　有些人认为 ，让我们活得足够长，我们可以理解人类思维  ，但你绝不能机械地复制它” ，可以在子宫里自我配置 ，Ader用这个几乎无法控制的装置飞行了几百米。通过映射，Facebook的人工智能研究主管扬·勒丘恩说 。
　　勒丘恩解释说，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 ，生物基础是至关重要的，对于更传统的监督学习方法，
　　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。而那些下棋电脑则一无所知。它只需要接收数据，当涉及到真正的人工智能(这可能是我们最伟大的发明)时 ，人类必须在机器自身完成有意义的工作之前 ，没有其他模式供程序员参考。他模仿了蝙蝠来建造。他说 
，它充满了各种机制，
　　Max Tegmark是麻省理工学院的物理学家 ，正如Levin所说，事实上
，”
　　这就是为什么对人工智能来说，能够繁衍后代。灵感将来自其他地方。了解游戏规则只需要分分钟而已
。人类仍在做着所有繁重的工作，但是，他耸了耸肩
：“我们也没办法做到这一点。
　　“你可以从生物学中获得灵感，”婴儿在两个月大的时候就知道物体永存性 。”
　　“当我们不理解人类思维时，