中国工程院院士、同济大学原副校长、上海市人工智能战略咨询专家委员会召集人蒋昌俊先生以《智能三脑与智能算网》为题。

  电脑智能诞生于上世纪 40 年代，其基本功能定位于基于逻辑的精确计算，借助程序化操作实现符号计算。图灵机作为电脑的理论基础，图灵也因此被誉为 “计算机之父”。图灵机模型后来发展出可计算性理论、计算复杂性理论和算法等一系列成果。“图灵奖” 在计算机领域的地位相当于诺贝尔奖。冯・诺依曼进一步构建了计算机的系统组织和结构，包括控制器、运算器、存储器、输入输出设备五个部分。他使计算机成为以指令程序驱动操作的自动化通用计算工具。计算机科学的通用智能定位在公共平台上，拥有机器语言和高级语言，通过编译系统将实际问题程序编译为机器语言以解决应用问题。

  随着计算机的发展，应用不断拓展，如专家系统在过去二三十年较为流行，将专家经验和知识集成，解决专业领域问题。与现代大模型相比，专家系统基于精确推演和计算，数据量较小。机器定理证明也是经典应用，吴文俊先生在几何定理证明方面贡献杰出，建立算法模型和系统。中科院计算中心的洪加威教授提出示例法，在国际上有广泛影响力。电脑优点是逻辑推理严密可靠，能处理复杂问题，但难解决非线性复杂问题。电脑在各行各业的应用已渗透人类生活，发挥重要作用。

  2.数脑智能数脑智能基于概念统计和随机过程理论，深度学习原理是通过神经网络利用大量数据来进行层次迭代和学习。Hinton 提出的神经网络梯度下降算法是关键突破，强化学习等技术逐步推动机器学习发展。

  与传统电脑相比，数脑智能能处理海量数据，通过近似计算找出规律。由数据、算法和算力三位一体实现，擅长智能推荐和数据挖掘。如网上输入内容后可联想相关内容，为推荐发展提供支持。无人驾驶是热门应用，通过积累驾驶数据实现无人驾驶，虽存在法律等问题，但 L4 级别无人驾驶已能在道路上实时计算。特斯拉马斯克访华计划开展实际操作。大模型在概率统计问题上表现出色，但基本加减乘除计算易出错。华人人工智能专家陶智谦院士认为大模型是自动猜测机器，不能确保百分百准确，但在某些问题上表现好。在天气预报和金融交易等领域取得显著成功，因数据质量高、算法成熟、算力充足。数脑智能面临数据质量和标注、模型可解释性、隐私安全及应用迁移性等问题待解决。

  3.人脑智能人脑神经网络由数千亿神经元组成，结构较为复杂。人工神经网络通过数学方法对人脑神经元进行抽象，神经元有输入、输出和合成函数。理论上，神经网络计算能力可达到电脑水平，但其机理不如电脑清晰，更多依赖数据迭代过程。

  电脑、人脑和数脑在信息处理过程中都有学习和适应性，目标导向强，但在结构、计算速度、能耗、学习方式、创造性和灵活性等方面存在非常明显差异。人脑有天然并行解决能力和情感机制，电脑和数脑依赖特定设计和算法。人脑智能是碳基智能，电脑和数脑智能是硅基智能。人脑智能与电脑智能交互优势互补是未来发展关键。

  电脑、数脑和人脑各有特点，如何有效交互增强、认知协同、情感识别和问题响应是未来发展重点。如数据驱动的逻辑推演、逻辑引导的数据挖掘和逻辑与数据的交互验证等都是结合逻辑与数据的有效途径。

  未来智能系统发展将呈现智能化水平持续提升。人脑与大模型对比，大模型通过复杂神经网络挖掘人类数据揭示规律。多模态交互、自主智能和情感智能是未来重要方向，如无人驾驶和情感计算等应用将拓展机器能力。三位图灵奖获得者对AI看法不同，但都认为智能源头在人类，机器智能是模拟人类智能，汇聚全人类数据。人类有望通过有效机制实现碳基智能与硅基智能融合发展。人脑智能与生俱来，随生活学习发展而丰富复杂。电脑是逻辑性精确计算工具，在严谨计算中发挥及其重要的作用。数脑智能基于统计学原理，通过近似计算解决复杂问题，如蛋白质结构解析等。

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