智能制造技术有哪些研究方向(人工智能在学术研究上有什么方向？)

大家好，目前人工智能在学术研究上有哪些方向？如果不考虑跟风研究的大多数，只考虑人工智能研究机构和学者的观点的话，目前业界关于人工智能的主流观点大概有以下几种。

·第一种是模拟脑：模拟老师，使用计算机完全模拟人脑或者部分模拟人脑的全部神经元链接，从而期待其涌现出智能。目前这种方式已经能够模拟微小动物的神经系统并获得不错的预测能力，但这一路径对算力需求较大，扩大模拟范围并完全模拟人脑则需要等待算力进一步发展。

·第二个是目前最流行的深度学习，认为可以以某种方式复刻ChatGPT的涌现，用更大更精密的大模型来尝试涌现出通用智能。

·第三个是湿件脑：用生物技术培育人造生物脑，实现批量制造并产业化。然后像70年代的计算机那样借助资本市场的需求增长完成升级迭代，最终实现人造通用智能设备。但这一路径伦理争议较大，并且湿件的保质期问题难以解决。

·第四个是抽象脑：认为人脑存在高阶固有算法，可以通过模拟这些高阶固有算法来绕过前三者对生物神经系统物理结构的依赖。通过类似"电脑的本质是图灵机，但电脑的物理结构是逻辑门"这样分离出高阶本质算法。

将人脑的通用智能转化为信息，使其存在不依赖于特定的物理介质而存在。比如可以把AI"刻在石头上")。目前这四种方向都有人在研究，并且都已取得了相当不错的成果。个人认为以上四种方向中，第四种抽象脑的方向可能会最先成功实现成熟的通用智能。

另外也有一些人出于政治或社会调侃的目的，支持第五种方向：恢复奴隶制认为人类也是通用智能，所以批量制造人类恢复奴隶制也相当于实现人工智能。但这一方向的缺点是：一旦支持奴隶制的人群发现自己也有可能成为奴隶之后，就会瞬间从支持者变成最激烈的反对者。因此任何支持奴隶制的群体都会自发解体，无法形成共识。因此这一声音成为了人工智能领域的网络笑话。