《千脑智能》读书笔记
今天是2025年4月30日，4月的最后一天，五一假期的前一天。
要放假了，真美好呀！
前几天分享了刚读完的《新机器智能》，今天把《千脑智能》读完了，真是酣畅淋漓，又是一段还算美好的阅读体验。
这是我今年读完的第9本书，也是我自开始记录以来读完的第462+9=471本书，与大家分享。
01 作者简介
杰夫·霍金斯（Jeff Hawkins）
科技界一代传奇，美国知名发明家、计算机科学家和神经科学家，于2003年当选美国国家工程院院士。
Palm掌上电脑创始人，Numenta公司创始人。
1992年创立Palm公司。1996年，该公司推出的创新产品PalmPolit一经上市便取得了创奇般的成功，18个月内销量超过100万台，将苹果和微软的同期产品远远甩在身后。
多年来深耕对大脑的探索，致力于解释大脑是如何工作的。
他认为只有把人类智能弄明白，才能制造出像人类大脑一样工作的机器智能，著有《千脑智能》（《A Thousand Brains》）《新机器智能》（《On Intelligence》）。
02 书籍简介
近些年，当人们谈论人工智能时，总热衷于讨论算法的优化、模型的迭代、算力的多少。人们不断地在追求模型的深度、数据的规模和芯片的算力。
海量参数的复杂网络仿佛就是人工智能的发展方向。然而，这就是真的智能吗？
科技界的一代传奇人物、计算机科学家与神经科学家杰夫·霍金斯在《千脑智能》中揭示了一种关于大脑和智能的理论——千脑智能理论，这将彻底改变我们对大脑和人工智能的未来的理解。
就像人类最终不是通过模仿鸟类，而是通过理解空气动力学而发明了飞行一样，在我们改进机器和深度学习的同时，我们需要首先了解大脑是如何工作的。
杰夫·霍金斯和他的团队发现，大脑使用类似地图的结构来建立一个世界的模型——不仅仅是一个模型，而是成千上万个我们所知道的一切的模型，也就是千脑智能理论。这一发现为创造机器智能提供了清晰的路线图。
霍金斯多年深耕于大脑研究的领域，终于在这本书中给出了答案。
03 读书笔记
当我们思考未来时，面临的选择是，我们应该继续受生物学意义上的过去所驱动，还是选择拥抱新出现的智能。
无论我们多么机智和精明，呼吸、饮食、性和反射反应仍然对我们的生存至关重要。
当一个预测是正确的，就像大多数预测一样，我们就不会意识到它曾经发生过。
大部分的学习是通过在以前没有连接的神经元之间形成新的连接而发生的。当旧的或未使用的连接被完全移除时，就会发生遗忘。
新皮质中的每根皮质柱，无论它代表视觉信息、触觉信息、听觉信息、语言还是高级思维，都一定具有代表参考系和位置的神经元。
语言可以说是人类有别于所有其他动物最重要的认知能力。如果不具备通过语言分享知识和经历的能力，现代社会几乎就不可能存在。
这就是我们称其为“千脑智能理论”的原因：关于任何特定物体的知识都分布在成千上万个互补的模型中。
无论模型是短暂的还是持久的，学习的过程都相同。
真正的智能机器、通用人工智能将像大脑新皮质一样，使用类似于地图的参考系来学习世界模型。
我们无法同时感知世界上的一切事物，所以需要通过运动来学习。
每当大脑激活参考系中的某个位置，并检索出相应的知识时，就会产生思维。
哲学家戴维·查默斯（David Chalmers）有句名言：意识是“困难的问题”，而理解大脑的工作机制是“简单的问题”。
如果不能回忆起最近的想法和经历，那么我们就无法意识到自己还活着。
存在感，即感到我是世界上正在活动的智能体，是意识的核心。
1907年，哲学家亨利·柏格森（Henri Bergson）提出了一个神秘的名词——生命的冲动（élan vital），它对解释生物和非生物之间的区别至关重要。根据柏格森的说法，无生命的物质在具有生命的冲动后便具有了生命。
历史表明，我们无法预测将推动机器智能向前发展的技术进步。
设计智能机器可以从三个部分着手：具身（embodiment）、旧脑部分、大脑新皮质。
目标和动机不是智能的结果，也不会自行出现。
人类想要学习，于是被吸引着去探索，去寻求知识，去理解未知。
我们可以赋予智能机器学习世界模型的能力，但它必须学习组成模型的知识，而学习需要时间。
没有一个人是无所不知的。这并不是因为没有人足够聪明，而是因为没有一个人可以无处不在、无所不能。智能机器也是如此。
智能是通过世界上数以千计的小模型创造出来的，每个模型都使用参考系来存储知识并创造行为。
人类生活在虚拟世界中，只不过这一切没有发生在计算机中，而是发生在人类自己的大脑里。
新皮质不是在与旧脑对抗，而是既让旧脑得到它想要的东西，也阻止不良结果的发生。
保存知识最可靠的方法是不断地进行复制传递。
一个为知识的最佳利益而设计的未来既有方向又有最终目标。