各位老铁们好，相信很多人对最新人工智能突破都不是特别的了解，因此呢，今天就来为大家分享下关于最新人工智能突破以及最新人工智能突破方法的问题知识，还望可以帮助大家，解决大家的一些困惑，下面一起来看看吧！

本文目录

1. 马斯克的新“脑机接口”为何是一次大突破？
2. 人工智能技术在算法上很难再取得重大突破，发展的瓶颈还能破解吗？
3. AlphaGo战胜了李世石，人工智能突破了围棋领域，这意味着什么？
4. psai如何突破限制

马斯克的新“脑机接口”为何是一次大突破？

一、要回答这个问题，首先我们要搞清“脑机接口”的概念、接入方式与最新技术进展。

脑机接口（BCI），又名脑机融合感知或大脑端口，是在人或动物脑（或者脑细胞的培养物）与外部设备间建立的直接连接通路。脑机接口的研究对运动、感觉等能力受损的群体具有非常重要的意义。近年来，强大的深度学习技术也被应用到脑机接口研究中，脑机接口也成为深度学习研究者的另一重要方向。

现有的脑机接口研究一般分为侵入式和非侵入式接口。随着深度学习技术的迅猛发展，越来越多的研究者也开始尝试用神经网络进行脑机接口研究，其中既有侵入式研究，也包含对非侵入式信号的解码。

侵入式脑机接口主要用于重建特殊感觉（例如视觉）以及瘫痪病人的运动功能。这类脑机接口通常需要植入到大脑皮层，因此信号质量较高。

今年1月份，《Science》杂志上发表了一项关于利用大脑信号进行语音合成的研究。研究人员选取了五位癫痫病患者作为研究对象，手术时在其听觉皮层上植入电极。他们将电极输出的数据转换成计算机生成的语音，然后使用神经网络将其重建为人类能够听懂的单词和句子。这一研究对于失语者等无法自主发声的群体有着非常重要的意义。

今年5月份，麻省理工学院的三位科学家也发表了一份利用深度学习进行脑机接口研究的成果，他们成功地用自己创建的人工神经网络控制了猴子大脑皮层的神经活动。研究者利用从神经网络模型中获得的信息创建了特定的非自然图像（如下图），然后将这些图像展示给实验中的猴子，结果发现，这些图像可以强烈激活他们选择的特定脑神经元。该实验表明，人类利用自己创建的人工神经系统成功控制真实神经系统的活动。

以上两种脑机接口研究都属于侵入式的。这种方式虽然信号质量较高，但也存在一些问题，如容易引发免疫反应和愈伤组织（疤痕），进而导致信号质量的衰退甚至消失。因此，如果能借助非侵入式方式（如脑电图）创建脑机接口可能会更加安全。

二、马斯克的想法与Neuralink技术进展

马斯克希望人们可以像微创眼科手术一样安全无痛地植入脑机接口芯片。新推出的「打孔器」使用激光在头骨上钻孔，旨在尽可能减少损害。而「缝纫机」则可以将一条只有人头发丝1/4粗细的线路植入脑中，同时可以避开大脑血管。

在这条线上是一系列微小电极和传感器，可从大量细胞中捕获信息并将其无线发送到计算机以供分析。

马斯克表示，Neuralink的脑机接口植入技术计划实现三大目标：

1、在保证安全性和可持续性的情况下，逐步提高读取和写入的神经元数量。

2、在每个阶段，为有着急切医疗需求的病患生产设备。

3、让脑机接口手术如激光近视手术一样简单和自动化。

“我们不会突然推出神奇的技术，这需要很长时间，”马斯克表示。“但我认为未来人类智力会被AI甩在身后，脑机接口可以让我们跟上AI的脚步。所以，让人脑和机器连接很重要。”

三、马斯克与Neuralink的突破：真正的脑后插管

Neuralink新产品的最终目标是在截瘫病人身上植入设备，帮助其控制手机或电脑。

今天，这家公司首次公布的重大突破是灵活的「线」，这些线的宽度大约是4到6微米，比人类发丝还要细。与脑机接口现在使用的材料相比，这种「线」对大脑造成损伤的可能性较小。根据ElonMusk&Neuralink发布的一份白皮书，这些线还为大量数据的传输创造了可能。白皮书摘要指出，该系统可以包含「分布在96根线上的3072个电极」。

除了开发这种线，Neuralink的另一个重大突破是：可以自动嵌入这些线的机器，从而实现脑机接口连接。

在Neurallink开发出脑机接口之前，世界上第一个类似的系统被称为「BrainGate」，由布朗大学开发。相比前者，Neuralink今日发布的系统是一次巨大超越。首先，BrainGate依赖于UtahArray，这是一组坚硬的针，最多适用于128个电极通道。Neuralink的电极通道比它多很多，这意味着可以收集到更多的大脑数据。

此外，Neuralink的线比UtahArray更软。更硬的材质可能在长期使用中出现问题：例如，大脑在颅骨内可以自由移动，但植入大脑的针无法随之移动，日积月累的磨损最终会导致接口损坏。而Neuralink使用的高分子细线或许可以解决这个问题——细线足够灵活，可以随大脑的移动而发生不损坏细线本身的位移。

但是，Neuralink的细线比UtahArray更难植入，原因在于它非常灵活。为了解决这一问题，Neuralink开发了一种「每分钟自动嵌入6根线（192个电极）的神经外科手术机器人」。从图二我们可以看到，它很像显微镜和缝纫机的混合体。它闪避开血管的位置，这会减少大脑产生炎症反应的情况。

人工智能技术在算法上很难再取得重大突破，发展的瓶颈还能破解吗？

更正一下，人工智能一直在算法上一直再进步，也一直在突破！

从语音识别，自然语言处理，到计算机视觉。如果你关注最新进展，你就会发现很多有意义的想法，以及可能引领下一次大突破的工作。所以也流谈不上瓶颈，瓶颈只是留给一般人的，牛逼的人都是没有困难创造困难也要前进的。

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AlphaGo战胜了李世石，人工智能突破了围棋领域，这意味着什么？

这不能说明什么.它依然没有摆脱程序化范畴，这一切都是预存搜索的结果。如果能用智能化程序在没有预存情况下自己来学习和解决问题。那才是智能。如果真有那一天。我们唯有触合才有未来。

psai如何突破限制

Psai可以通过以下几种方式突破限制：

首先，不断学习和探索新的技术和方法，不断完善自己的能力和技能，以便更好地应对不同的挑战和需求。

其次，与其他行业人士和团队合作，共享资源和经验，从而获得更多的支持和帮助。

此外，积极参加社区活动和行业会议，以了解市场趋势和最新发展，以及与同行交流和互动，从而增强自身的竞争力和影响力。

最后，要始终保持创新和创造力，不断开拓新的思路和方法，以创造更多的价值和贡献。

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