人工智能。这四个字可以说是自带流量和话题，同时也藏着人类不尽的期盼和担忧。
人类又希望人工智能的出现，又有点恐惧人工智能的出现。尽管关于人工智能的消息，我们看到的更多是“人工智障”的段子。
那么，人工智能赢得了人脑吗？
先不着急看结论，我们先看看人脑跟人工智能的区别。
但从运算能力上来看，那么人工智能会彻底碾压人脑。然而，运算能力强就能代表它聪明过人脑吗？显然不是这样，至少目前来看，不是这样。
人工智能需要通过神经网络进行大量学习，最终获得正确的输出结果。但人脑却不同，人类可以通过少量学习获取更多知识。
举个例子。
当你告诉小朋友们：这是猫。
小朋友们会马上告诉你，下面这些都是猫。
甚至，他们还会知道下面这些也是猫。
包括汤姆猫，他们也会告诉你，这是一只猫！
然而，对人工智能来说，你需要告诉它们这些东西全部都是猫。
然后，它们还是有可能告诉你，这是一只猫。
你说谁是猫？
人脑和人工智能所依赖的神经网络之间，有这样几个区别，而正是这几个区别暴露了神经网络的致命缺陷。
1、人脑对信息的处理是连续不断的，会时刻根据实际情况进行不断调整；
2、人脑反馈连接非常重要，接收信息后的反馈数量要远远大于接收数量；
3、人脑的物理结构是不断重复的层级结构。
尽管很多时候人工智能可以做到在行为上跟人类相同，但在思维上，却千差万别，人工智能没有办法像人那样思考。
你做得到吗？
而在记忆方面，无论人工智能计算能力多么出众，人脑还是显然要聪明过人工智能，尽管大脑内的信息半秒内只能穿过大概100个神经元。
人脑从来都不是依靠计算能力取胜的，它会直接从记忆中提取答案，人脑只需要几步就可以从存储的记忆中找到需要的内容。而这些我们习以为常的操作，被我们叫做经验。
但是，人工智能也有存储设备啊，而且还不会遗忘！为什么还是赢不过人类的大脑呢？
大脑皮层存储的是序列模式；
大脑皮层提取模式记忆时用的是自联想方式；
大脑皮层会以恒定表征存储模式。
啥叫序列模式？
序列模式就是一连串具有关联性的信息序列。在你学生时代，被老师突然叫起来接着“半卷红旗临易水”来背，你大概率会默默从“黑云压城城欲摧”开始慢慢捯一遍，然后找到答案：“霜重鼓寒声不起”。
这种就是所谓的序列模式。
而自联想方式则是指，模式与自身相关联。比如，我们可以轻松辨认出戴口罩的父母、同事、朋友，而不需要看到完整的脸。
但人工智能需要。
恒定表征又是什么呢？这个解释起来有点费事，我们回到文章开始的猫上来。
一只猫，无论什么品种，无论什么光线，无论什么形状，无论是动漫形象还是真实形象。我们都会清楚知道这是一只猫。正是因为大脑具备这种“恒定表征”的特性。
其实，也是因为大脑具有更强大的容错机制，不会在乎各种细枝末节，有毛没毛，什么颜色，什么体型，统统不重要。重点就是，这是一只猫。
然而过于精准的计算机却在精确上栽了跟头，人工智能会告诉你这里和这里的数据是不同的，这些数据的差异又太大了，最终得出结论就会变成：狗也是猫。
哈？
大脑正是因为上述的这些优势，才具有很多我们早已习以为常但实际上很复杂的预测能力！
我们下楼时会不加思考踩到正确的楼梯上，当然，在我们移开视线走神儿的时候，就很有可能会突然踩空。这就是因为大脑已经预测好了下一台阶的位置，但眼睛没有及时把信息的变化传递给大脑，所以大脑就按照原本的预测行动了。
而在我们注意着脚下动作的时候，却很难出现踩空的现象，甚至连刻意踩空都做不到。这也正是之前提到的，人脑会时刻根据实际情况进行不断调整。
这种预测才是智能的基础。人脑比其他动物的大脑更聪明，正是因为人脑能够对更抽象的模式和更长的时间模式序列做出预测。
这种预测行为，虽然很多人工智能也可以完成，比如自动驾驶等。
但还是那句话，同样行为的背后是不同的方式。就像小朋友学说话和鹦鹉学说话一样，鹦鹉永远不会知道它说的是什么意思，但小朋友知道。
所以，人工智能可以赢过人脑吗？
很遗憾，不能。
