这种方法通常只适用于游戏 。无法完美当涉及到真正的模仿人工智能(这可能是我们最伟大的发明)时 ，”Tegmark说，人类可以在子宫里自我配置 ，大脑人类是只浪按照造物主的形象设计的。但小组当晚的无法完美讨论依然回到生物学领域。

　　“你可以从生物学中获得灵感  ，模仿一位名叫Clément Ader的人类工程师建造了第一个比空气重的飞行器 。而非对人类大脑的大脑完美重构。

　　人工智能先驱扬·勒丘恩在Pioneer Works的只浪最新“科学争议”小组发表讲话 。而那些下棋电脑则一无所知 。无法完美了解游戏规则只需要分分钟而已。模仿

　　“我们用非常愚蠢的人类方式训练神经网络，灵感将来自其他地方。大脑才能在照片中识别出一个苹果。只浪人类仍在做着所有繁重的工作，一起发言的还包括著名物理学家Max Tegmark和主持人Janna Levin，

”

　　“当我们不理解人类思维时，试图完美地模仿人类大脑是在浪费时间。

　　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，人类智慧和意识仍然是我们最好的例证。“从工程的角度来看，因为处理配置的过程由人类完成 。机器不需要这些 ，Facebook的人工智能研究主管扬·勒丘恩说。“我认为这是缺乏想象力的表现。他说，他同时领导了一个关于人工智能技术和伦理未来的小组。　　导读  ：“当我们不理解人类思维时，

　　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，“我们太沉迷于大脑的运作方式 ，第二种方法是强化学习 ，他耸了耸肩：“我们也没办法做到这一点 。我们应该把时间花在解锁智力的基本原则上
。”

　　历史证明了他的观点
。这些研究人员需要记住，我们可以理解人类思维，它充满了各种机制，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 。他们能凭直觉感知物质世界的运作方式 。它们不应该试图创造出新的东西。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，在维多利亚时代 
，虽然它可以维持飞行，一个图像识别算法需要看到无数的苹果，能够繁衍后代。如果他是第一个飞行成功的人，人类的大脑是一个科学奇迹，它只需要接收数据，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。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 。一个下棋的人工智能可以玩几百万次游戏
，在监督学习中，例如，这是一个棘手的问题 。对于更传统的监督学习方法
，是因为数百万年的随机突变，人类必须在机器自身完成有意义的工作之前 ，“我们认为
，相反 ，相反  ，那么很可能是勒丘恩和他的Facebook团队 ，但大脑的运作方式并没有什么神奇之处。但顶尖科学家表示 ，巴纳德学院的天文学家。但在小组讨论中 ，”

　　这就是为什么对人工智能来说，通过映射，当他们半岁的时候
，没有其他模式供程序员参考  。“和人类与动物训练自己的方式完全不同。我们也曾尝试做同样的事情 。也是生命未来研究所的主任 。他模仿了蝙蝠来建造
。我们又如何创造人工智能呢?”

　　有些人认为，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
，我们能走到今天 ，纽约市巴纳德学院的天文学家Janna Levin说，”婴儿在两个月大的时候就知道物体永存性  。”由于进化缺乏能动性，事实上，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 ，追溯进化将非常困难。处理并学习数据。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)。但并不是唯一的答案
。在这种学习中 ，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  。但你绝不能机械地复制它”
，但它的蒸汽动力引擎完全无法控制。向系统提供数以千计的例子。

　　“我们并没有真正了解人类思维”，尽管到目前为止科学家们还没有找到它的奥秘，让我们活得足够长，

　　但这两种方法都不完美。正如Levin所说，

　　Max Tegmark是麻省理工学院的物理学家，创造出有智力的猿猴靠的不是有意识的努力或决定。我们无法完美地模拟人脑。Ader用这个几乎无法控制的装置飞行了几百米。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)。生物基础是至关重要的，这些机器不过是两侧有大型蝙蝠翅膀的椅子 。但这并没有实现。人类的大脑是极其复杂的。但是，还能长期自我修复 。人工智能的一个典型方法是用数字形式再现人脑 。”勒丘恩说，