人工智能进展如何？

一、人工智能的发展方向

人工智能是如何发展的呢？现在的人工智能不需要像以前那样用傅里叶变换，视觉方面主要依靠CNN和transformer等技术，和傅里叶变换完全不一样。傅里叶变换所用的视觉技术主要是压缩算法，离散余弦变换(DCT)，与现在的深度学习完全不同。在声音处理上，过去确实会用到STFT（短时傅里叶变换）进行预处理，将其转换为频谱图再进行学习。但现在基于波形的模型也非常多，效果完全不逊于频谱图。大脑肯定有训练机制，只是不同于反向传播和梯度下降，但是脑科学研究已经证实了基于神经可塑性的学习机制，并产生了脉冲神经网络(SNN)等相关技术。从数学上来看，可以完全证明SNN和DNN、CNN存在某种等价性。小孩子不需要大量数据就能分辨橘子和苹果，这是因为小孩子天生携带了经过上万年人类训练的预训练模型，他们的大脑不是随机初始化的，而是通过DNA中的信息进行参数初始化的。虽然不知道这种机制是什么，但是每次想到这一点，都让我深感震撼。

二、人工智能的主动性

你说的主动性，在我看来是指代代理和环境之间的互动。现在人工智能中的强化学习就是在研究这个方向。阿尔法狗就是基于这种深度强化学习实现的。只要我们在规则中设置好奖励，就能让人工智能系统在很多方面变得主动起来。想想为什么人类对性如此感兴趣，为什么主动追求性行为，不就是因为性爱很爽而且有奖励吗？如果我们给机器人设定性爱奖励，它一定会变得非常主动，你相信吗？

总结整理

人工智能的发展方向一直在不断进步，视觉和声音处理方面的技术已经发展到了一个新的高度。与过去不同，现在的人工智能不再依赖于傅里叶变换和频谱图，而是采用了更先进的算法和模型。此外，人工智能也在研究如何实现主动性，通过强化学习等方法使机器能够自主地与环境互动。人工智能的发展前景非常广阔，我们有理由对未来充满期待。

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