一图带领深度学习走向通用人工智能

上图基本的解释了人脑基本驱动

简单的两种模式可以完成一个人的人生判定，其实这个图来自一个基本的思想就是翻译才是智能的基本单位，比如将驱动语言翻译为指令或者是其他，语言在某种情况是指令某种情景是诱导因素。

但都是通过翻译来控制的，所以翻译是智能的本质，符号翻译是基本逻辑。

存储复制翻译是 一个智能体的三个基本元素。

只要不断的协调这三个元素和堆叠在一起便可创造出超级智能

甚至是超过人类，上图的所有模型都可看作是翻译模型，仔细想想世界上的所有模型是不是都是翻译模型没错把

任何模型都可看作是翻译模型

所以翻译模型基本可以代替任何模型，这也是为啥transformer 能胜任各种任务的原因，其实transform是一个很好的通用翻译模型。

如果使用transformer将上图的功能实现出来。至少是一个特异性的通用聊天智能体。

人工智能的奇点已经开启，但是就目前来说没有几个有能力将这么多大模型放到一起，至少要7个大模型，且每次的交互都是微调，而不是像现在这样只有推理，如果只有推理的话那么他不是一个智能活体，而是一个智能死体。就如同将你现在的大脑copy 一份。再也不进步了。

在上图智能实现之前，都是人工智能的智能死体时代。但是，智能活体时代一旦开启人类的地位将会被颠覆。

本人不建议开启智能活体。或者说开放智能活体的世界交互权限。在出产前可以是智能活体。出产后一定要是死体。

当然上图大家可以尝试使用简单的小模型实现，这样可能活体也不会对世界由影响，就如同黑猩猩。