最近对突出投资者的深度学习空间的投资提出了希望在不久的将来，我们将看到具有人类性能的AI产品。

例如，负责IBM突触“神经形态”芯片的Dharmendra Modha，声称IBM“将通过2018年将计算机脑中的计算机相当”。我在几乎所有最近资助的AI和深度学习公司的陈述中听说过这项索赔的回声。

新闻界接受这些索赔，其申请在苹果的SIRI启动期间显示的相同呼吁，并将“大脑的到达”计算为既成集法。我相信这与真相很远。虽然我们会在语音处理和图像识别中看到一些进展，但是证明最近资助事件的崇高估值是不够的。

投资是真实的。谷歌聘请了Geoffrey Hinton的多伦多团队以及Ray Kurzweil，其主要动机加入谷歌大脑似乎有机会将他的大脑上传到广阔的Google超级计算机上。百度投入了由斯坦福大学的斯坦福大学的人工智能实验室领导的深度学习实验室。Facebook的Mark Zuckerberg在AI公司中参加了4000万美元的荣誉，聘请了Yann Lecun，“其他”深入学习大师。三星和英特尔投资于预期实验室和反应堆实验室。高通公司在颅脑上做出了相当大的投资。

亿万富翁风险资本家Peter Thiel的断言认为，“替代让我们更接近未来的计算机感知，想象的，理由”只是一个很好的兴奋之例，许多VC被赶上，但这几乎不仅仅是如意的思维。

虽然我的背景是在AI中，我在伯克利的卓越神经科学家沃尔特弗里曼密切合作了。在此期间，我得出的结论是，大多数人在AI工作的假设对人类大脑都错了。“大脑是一个CPU”是所有AI和认知科学公司的标准隐喻，包括深入学习的人。

它们都使用符号（数字，字母，图片，时间戳等），他们认为通过动作电位的脉冲训练，“尖刺神经元”码“这些符号。但那是错的。神经元不会彼此“发送消息”;它们作为人口共鸣，从而形成了可以通过混沌吸引子描述的大规模连续的电场。大脑中有能量转移，但没有信息转移。这并不简单，但神经科学实验的经验证据是压倒性的。所有笛卡尔二元的人都不认为他们需要研究这一证据。正如NoaM Chomsky得出结论的那样，在大脑中必须有语言器官，但没有想到他需要等待神经科学来找到它，艾美人甚至无法想象大脑可以是他们所知的任何东西：计算机。

这只是三个点，支持人类大脑无法通过基于符号的技术复制的论点：

1.脊椎动物大脑演变的每一次创新都是由于有机体运动的进展，并且没有证据表明脑中的任何部分符号处理。它可能让所有传感器电池（包括视觉和听觉传感器电池）的AI专家惊喜，包括来自电动机电池（纤毛和鞭毛，这也是肌肉的前辈）。

2.人类智慧是皮质，突触和离子通道的大规模群体的相互作用的产物，导致伽马和β范围内的动态和连续的AM调制波，而不仅仅是静态点对点神经网络。行动潜力和Hebbian学习不是通过任何方式的整个故事，相反，大脑如何运作是粗略的。

3.人类存储器在海马中通过“阶段的进程”θvaves直接将时间事件转换为空间域，而无需“时间戳”事件与数值符号。所谓的“Place Cellay”不要形成认知地图（即世界的表示），但用户的习惯体验的多模式故事。

这三个实证调查中的每一个都使得AI的象征性，计算方法无效。我可以提供更多，但很难争夺普遍的文化神话。

该行业似乎决心相信我们快速接近大脑计算。NBC推出了替代的唐普乔治作为一个建造思考电脑的人。“CNET将IBM Synapse描述为“模仿人脑的芯片”。从引用引用“像”计算“计算到处都是。替代的“网站状态”，“我们正在建立一个统一的算法架构，以实现视觉，语言和电机控制的人力级智能。”预计Labs'Timothy Tuttle将（保守地与IBM相比）从现在开始6 - 10年的人类像电脑的日期。

为什么智能VCS会像上面命名的智能VC相信这些索赔？答案是他们，就像Ray Kurzwiill一样，真的很想相信。我自己喜欢隐喻，但“脑的脑电图”隐喻将花费大量的钱。

在电影超越的开始时，约翰尼德普的角色，AI研究员（来自伯克利）的大胆声称，“只有一个AI比在地球上生活的人口更聪明。”通过我的计算，他几乎没有20个数量级（一个大脑是10大于1台电脑的大量大小，你可以保守地估计10亿人在地球上居住在地球上）。所以它需要多年来几年来弥合这个差距。与Johnny Depp不同，谁在超越的职责中扣除2000万美元，曾经屈服于深入学习和AI公司的别人屈服的投资者也可能不做。

“人工智能”计算机肯定不会出现在未来20 - 30年。然而，这并不意味着，移动和可穿戴技术的未来不会令人兴奋。事实上，我相信我们会看到可穿戴的创新超过我们最疯狂的梦想。

罗马Ormandy是一个基于多模态传感器流的Meventod Corp.的创始软件的创始人。他以前创立了Caligari（Truespace）并在2008年将其销售给微软。你可以在[email protected]上到达他。