介绍

走向无限，一种意味着无限传播的电流，这个想法将我们感知和理解过去、当前和未来事件的能力推向极限。据说，为了预见当前行动的结果，我们必须非常了解作为当前决策基础的历史，但大多数时候这是不够的。

从人工智能领域分析预测函数存在性的伪数学方法会指出，必要性得到了技术支持、理论和应用实现解决方案的进化知识的支持，但为了满足充分性条件，所有进化步骤都必须锚定在触发它们的因素中，并且必须以类似的方式证实因素之间的联系。

由此概述的智能人工网络的功能元素将允许创建一个环境，用于在基于人工实现支持的高级学习领域中构建可能的趋势和无限进化。为了创造可能的发展方向，分析所提出的假设的下一个逻辑步骤是分析与其他技术和文化进化环境的相互作用。得到的结果是一个精细的解决方案，与传播环境中可能产生的影响密切相关。

因此，本章我们将回顾人工智能的各种发展变体及其在现实世界中的应用，并沿着从起源到现在的传播方式，识别基于人工存在环境的随机和确定性算法学习技术向无限进化的可能。

达到人工智能的最高水平的定义是奇点的形成或独立智能的实现，并对人性产生所有相关影响，因此将研究此类事件之后可能的相互作用。

人工智能的新兴发展

人工智能是通过理解人类的学习模式并寻找可以表达这些自然能力的数学结构而发展起来的。从这个想法出发，近似生物神经元模型的神经模型产生了第一阶段，第一个模型是 1943 年的 McCulloch-Pitts[1]，以及 1958 年的 Rosenblatt[2]。

这种形式的神经元由加权脉冲加法器或适应信号定义，这些信号通过由特定激活函数引入的触发阈值进一步传播到神经元的响应。激活函数代表神经元学习过程中的重要元素，适应训练过程中使用的信息的能力取决于所使用的数学函数[4]。该函数的名称用于创建神经元的类型学，但反过来，它也向我们展示了人工智能基础上的“基石”与无穷大答案之间的联系。因此，许多神经模型中的一个重要元素可以无限地传播信息并提供有限的响应。它代表了一种达到无限的数学形式，具体化为某个答案。

由于最初不存在以及后来的实施环境不足，有效实施这些模型的方向缓慢出现。 1950年阿兰·图灵发表了《计算机器与智能》，引入了图灵测试的概念[3]。该测试旨在衡量机器展现类人智能的能力，是人工智能分析和研究的参考方法。人工智能解决方案出现时的影响并没有对技术环境产生影响，而是由于缺乏处理学习所需的信息库和创建学习产生的权重的数学支持而受到影响。在神经元的第一个数学形式出现之后仅仅 40 多年，就为人工神经元的高级学习和加权奠定了坚实的数学基础 [5]。

分析人工智能新兴发展的重要因素原则上由三个重要方面的知识代表：用于学习和建模能力的数学算法、处理能力和相关IT支持以及通过数学模型或相应信息进行的科学和/或艺术传播利基的存在或不存在。

数学算法用于学习和建模能力

“学习”一词用于人工智能模型，尽管它并不具体，因为人工神经模型不像人类那样基于个人实验进行学习，而是通过数学关系整合输入输出相关性，即通过为网络中的一个或多个神经元的输入分配权重。这一在人工智能网络中分配权重的过程，基于通过推理活动与预期答案相比，最小化所提供答案的误差的过程。调整响应以符合我们的需求称为训练算法。学习性能受到所使用的算法、所使用的激活函数类型、输入处理方式以及神经单元在网络中如何互连来塑造响应的能力的影响。尽管对算法的性能进行了比较研究和荟萃分析，这些原则上是评估竞争技术优点的有效方法，但迄今为止还无法提供明确的答案。一个原因可能是此类研究本身经常受到批评和偏见的指责：对于任何具体的实证比较，特定技术的支持者总是可以在设置的细节上发现错误。它们的标准化取决于它们的使用方式和目的地，这可能是一种解决方案，但现有的众多变体仍然是一个挑战[6]。

分配权重的方式或多或少与输入和输出之间的直接依赖性相关，因此我们确定了实践中使用的两种方法，即确定性和随机性[8]。权重的调整是通过监视和纠正人工网络内部结构的偏差来进行的，以使总体响应与强加的响应相对应。用作学习网络参考的数据在随机人工智能网络的内部结构中没有清晰的表示。当前的方法假设至少三个基本要素的知识和存在：适当的神经网络、适当的学习算法和所使用的适当的信息格式化技术[7]。

专业文献中指出的一个重大挑战是由于无法控制与真实模型的偏差而限制了学习能力，并且存在于非常大的网络中。这种向极限或无限传播的限制表明，在现有的人工学习结构中，存在一个限制步骤，将当前的知识和技术水平与人工智能的性能水平相关联。

处理能力和 IT 支持

人工智能的出现和存在是由于电子计算支持的爆炸性发展，并在硬件处理能力和所获得的性能之间建立了非常密切的关系。处理能力的发展极大地促进了人工智能算法和模型的实施。人工智能的第一个模型直接在硬件级别与模拟和数字电子设备集成，受限于所获得的配置并且容易出现许多操作错误[9]。人工智能模型的进一步技术步骤是使用基于离子管的计算机，然后是分别基于 8、16、32 和 64 位的几代计算机。重大的进化飞跃是由图形处理架构（简称 GPU）的使用产生的。通过使用图形处理器训练人工智能模型，信息数据库的处理能力呈指数级增长，从而获得了人工智能领域第一个具有深度学习的高级模型。

人工智能（AI）的传播方向

当前的传播方向涵盖了人类关注的很大一部分，寻找科学和艺术发展的利基。

确定性人工智能模型基于这样的理念：在给定初始条件和系统管理规则的情况下，可以确定地预测系统的行为。这种方法依赖于明确定义的算法和逻辑推理来做出决策和解决问题。确定性人工智能模型的一些例子包括基于规则的系统、专家系统和经典规划算法。因此，确定性实现将依赖于：透明度和可解释性（决策过程可以追溯到规则和算法）、可靠性和可重复性（它们总是对相同的输入数据产生相同的结果）以及计算和能源效率（它们不需要某些随机模型所需的大量处理和训练）。随着向极限的传播，它们也会在使用中引发风险，即：缺乏灵活性（它们在适应复杂、动态或不确定的环境时表现出刚性，因为它们受到预定义的规则和算法的限制）、脆弱性（它们容易受到意外输入或边界情况的影响，因为它们可能没有能力概括或处理未明确编程的情况）以及对复杂现象进行建模的能力下降（在现实世界中，处理自然语言或图像识别过于复杂，无法仅通过确定性方法进行准确建模） [10]。

人工智能中的随机建模目前最受关注，重点是使用概率模型和统计方法来处理不确定性和复杂性。这种方法通常涉及机器学习技术，例如神经网络、决策树和贝叶斯网络，它们可以从数据中学习并根据概率做出决策。因此，随机模型可以提供：适应性和灵活性（它们可以通过从数据中学习并相应地更新其内部表示来适应复杂、动态和不确定的环境）、泛化性（它们通常可以泛化到训练数据之外，从而允许它们处理更广泛的输入和情况）和复杂现象的建模能力（成功的自然语言处理、音频生成模型、图像识别和生成以及不确定条件下的决策）[10]。

确定性和随机建模的实现会给现实世界带来许多挑战，所使用的解决方案通常是从两种类型的组合中获得的，试图获得更好的性能。可能的新兴方向是：

1. 自动驾驶汽车：自动驾驶汽车和其他由人工智能驱动的自动驾驶汽车可能会变得更加普遍，从而提高运输效率、减少事故并减轻对环境的影响。

2.个性化医疗：基于人工智能的医疗应用可能会变得更加先进，从而能够根据个人的基因谱和病史制定个性化的治疗计划。

3. 智能助理：人工智能驱动的虚拟助理可以变得更加复杂，提供更广泛的服务和功能，从日程安排和任务管理到情感支持和生活方式建议。

4.量子计算机：人工智能和量子计算的融合可以在密码学、材料科学和药物发现等领域带来突破。

5.可持续能源：人工智能将能够在开发更高效和可持续的能源系统（例如智能电网和可再生能源管理）方面发挥至关重要的作用。

未来世界的机器人或弗兰肯斯坦

达到无穷大或有限奇点

当一个人工实体被问及它是否可以在现实世界中达到 100% 的准确性（处理任何事件的能力）时，它会根据其拥有的信息集生成以下响应：

在现实世界的应用中实现 100% 的人工智能 (AI) 准确率的可能性极小，原因有以下几个：

– 现实世界数据的复杂性：现实世界数据通常是混乱、不完整且嘈杂的。不同格式、缺失值和异常值等因素使得人工智能系统很难达到完美的准确性。例如，在图像识别任务中，照明、角度和遮挡的变化可能会导致错误分类。

– 动态环境：许多现实世界的应用程序在条件随时间变化的动态环境中运行。例如，在自动驾驶中，道路状况、天气和交通模式可能会有很大差异。经过历史数据训练的人工智能可能难以适应新场景，从而导致潜在的不准确。

– 人为错误和偏见：人工智能系统从人类生成的数据中学习，这些数据可能包含偏见和错误。如果训练数据反映了这些偏差，人工智能就会使它们永久化，从而导致预测失真或不准确。这在就业、刑事司法和医疗保健等敏感领域尤其成问题。

– 模糊性和主观性：许多现实世界的任务涉及模糊性和主观解释。例如，自然语言处理中的情感分析可能具有挑战性，因为单词的含义可能会根据上下文、语气和文化细微差别而变化。在这种情况下，就什么是“正确”达成共识是很困难的。

– 算法限制：当前的人工智能算法具有固有的局限性。不同的算法在不同的领域表现出色，没有一种方法可以完美地模拟复杂问题的各个方面。此外，即使是最先进的模型也可能过度拟合训练数据，在未见过的数据上表现不佳。

– 道德和实际限制：在某些应用中，实现 100% 的准确性可能不道德或不可行。例如，在医疗诊断中，完美的模型可能会导致对人工智能的过度自信，从而掩盖人类的判断和批判性思维。

– 成本和资源：寻求 100% 的准确性可能会导致时间、计算资源和财务成本方面的回报递减。在许多情况下，达到满足实际要求的高精度比力求完美更有益。

正如我们所看到的，随着技术的进步，人工智能的模拟能力正在不断扩展，声音的形状也越来越多样化。实现奇点可能涉及两个主要方面：一方面，确定性模型的主要使用可以导致多功能实体的形成，但表达能力有限（有限奇点），例如小说电影中的机器人（例如：《星际迷航》电影中的数据），另一方面，随机模型的使用引入了高度不可预测、甚至潜在危险的变量，并可能导致机器人实体的形成（例如：同一部《星际迷航》电影中的博格）

现实世界、虚拟世界还是“逆世界”

目前使用人工智能的实体生成的世界对虚拟世界产生了强烈影响，但目前对现实世界的影响还不是特别强烈，强烈影响仅通过电子环境产生。根据这些实体的发展方式，它们的自我定义能力仅限于用于学习的信息集。因此，人工实体是由人类经验产生的信息集（兄弟）形成的，并将这种训练转化为一种表现形式。人类通过表现形式获得经验，从而创造信息。换句话说，人工智能是人性的一种逆向表现。通过将这个实体传播到无限，我们可以创建一个“颠倒的世界”，它仅通过其形成源来代表一个非常复杂的主体，而不考虑与自然世界的相互作用。

参考书目

[1] McCulloch W.，Pitts W.，神经活动中固有思想的逻辑演算，数学生物学公报，卷。 52，第 l/2。第 99-115 页，1990 年

[2] Rosenblatt, F.，“感知器：大脑中信息存储和组织的概率模型”，《心理评论》，卷。 65，第 386–408 页，1958 年

[3] 图灵，A.M.，计算机器和智能。心灵 49: 433-460, 1950

[4] Lederer J.，人工神经网络中的激活函数：系统概述，Arxiv 在线图书馆，arXiv:2101.09957，2021

[5] Winter R.、Widrow B.，MADALINE 规则 II：神经网络训练算法，IEEE 1988 国际神经网络会议，1988 年

[6] Dahl G.、Schneider F.、Nado Z.、Agarwal N.，ş.a.，神经网络训练算法基准测试，Arxiv 在线图书馆，arXiv:2306.07179v1，2023

[7] Ruoyu S.，深度学习优化：理论与算法，Arxiv 在线图书馆，arXiv:1912.08957v1，2019

[8] Sands T.，编辑，确定性人工智能，IntechOpen，doi：10.5772/intechopen.81309，2020

[9] Carver M.，Mohammed I.，神经系统的模拟 VLSI 实现，Kluwer 国际工程与计算机科学系列，卷。 80., 1989

[10] Taye M.M.，通过深度学习理解机器学习：架构、工作流程、应用程序和未来方向，计算机，2023 年

[11] Alexeev Y.、Farag M.、Patti T、Wolf M.、şa.，量子计算人工智能，Arxiv 在线图书馆，arXiv:2411.09131v1，2024

[12] Sudabathula B.，量子计算与人工智能的融合：重塑机器学习的未来，国际信息技术与管理信息系统杂志，第 16 卷，第 1 期，2025 年