一圖帶領深度學習走向通用人工智能

上圖基本的解釋了人腦基本驅動

簡單的兩種模式可以完成一個人的人生判定，其實這個圖來自一個基本的思想就是翻譯才是智能的基本機關，比如将驅動語言翻譯為指令或者是其他，語言在某種情況是指令某種情景是誘導因素。

但都是通過翻譯來控制的，是以翻譯是智能的本質，符号翻譯是基本邏輯。

存儲複制翻譯是 一個智能體的三個基本元素。

隻要不斷的協調這三個元素和堆疊在一起便可創造出超級智能

甚至是超過人類，上圖的所有模型都可看作是翻譯模型，仔細想想世界上的所有模型是不是都是翻譯模型沒錯把

任何模型都可看作是翻譯模型

是以翻譯模型基本可以代替任何模型，這也是為啥transformer 能勝任各種任務的原因，其實transform是一個很好的通用翻譯模型。

如果使用transformer将上圖的功能實作出來。至少是一個特異性的通用聊天智能體。

人工智能的奇點已經開啟，但是就目前來說沒有幾個有能力将這麼多大模型放到一起，至少要7個大模型，且每次的互動都是微調，而不是像現在這樣隻有推理，如果隻有推理的話那麼他不是一個智能活體，而是一個智能死體。就如同将你現在的大腦copy 一份。再也不進步了。

在上圖智能實作之前，都是人工智能的智能死體時代。但是，智能活體時代一旦開啟人類的地位将會被颠覆。

本人不建議開啟智能活體。或者說開放智能活體的世界互動權限。在出産前可以是智能活體。出産後一定要是死體。

當然上圖大家可以嘗試使用簡單的小模型實作，這樣可能活體也不會對世界由影響，就如同黑猩猩。