科学家说，这种AI模型可以模仿人类的思想，甚至可以阅读您的思想。

在这个故事中，您将学到什么：

• 仿生AI试图以生物生物的功能复制。
• 如果人工智能曾经像人脑一样运作，它将更具节能效率。
• AI可以更紧密地模仿人脑通过称为主动推理的概念来函数。

与人工智能一样快可以使用其不断扩展的数字神经元网络来处理信息，每种算法尚未以人脑的效率来思考。它能否像我们自己的大脑及其生物神经元这样的处理信息接近处理？如果是这样，那将使我们更接近能够思考，感受和感知自己的有知情的人工智能意识？

仿生AI试图复制生物生物的功能，对于希望创建类似于人类大脑的计算能力的机器的科学家来说，这种方法是最好的选择。如果实现这一梦想，AI有一天可以帮助填补高需求工作（例如教学和医学）的空白。

事实证明，人工智能可以通过基于主动推理的概念模型更加紧密地模拟人脑功能，这是一种理解有意义的行为的方式。理论神经科学家卡尔·弗里斯顿（Karl Friston，Ph.D.

科技企业家加布里埃尔·雷恩©建立2018年的诗句。他的灵感来自于1980年代和1990年代的Cyber​​punk书籍和电影中的仿生四肢和下一代虚拟现实的融合，因为它们的整体机器人和人工智能的兴起似乎对他来说主要是反局势的。当Renâ©在加利福尼亚州圣克鲁斯的一个研发实验室工作时，人们对未来的实力强大新兴技术将如何汇聚充满期待。问题是：如何在不进入反乌托邦的情况下实现这一目标？

Renâ©说，我们从桥接这些不同的宇宙的想法开始了经文。随着时间的流逝，这不仅变成了连接物理和数字宇宙的连接，而且还发展了计算机科学和神经科学等不同领域。”

René©梦想使智力通用，具有解决从粒子层到整个星球广度的问题的能力。强大而非狂热的AI的愿景导致René与弗里斯顿合作，弗里斯顿创建了一个名为The The The的范式自由能原理。基于热力学自由能，后来会激发主动推断。自由能是能够工作的物理系统中的能量量。系统倾向于最大程度地减少自由能的量，并最大程度地减少有效的热能量。在自由能原则下，这基本上转化为AI做出的最小工作来得出结论。

例如，弗里斯顿的AI模型旨在确定观察人类行为时的价值（正面或负面情绪）和唤醒（情绪强度）的二维光谱。他说，这与我们的大脑分析数据的方式完全相同。•在我们开发分析软件时，我们还在思考大脑如何工作，并意识到，可以将对经验科学数据分析的分析完全相同的原则应用于大脑对其感觉数据的了解的方式。”

经文创造了其天才AI以这种方式思考。在情境意识的时刻，人脑对周围世界正在发生的事情做出了最好的猜测，对应采取的最佳行动方案以及如何在执行该动作的同时将自由能量最小化。Genius与现有AI相比是一个水平，因为它可以掌握感官输入，分析需要嘲笑哪些不确定性，找到解决方案并传达其信心程度。正如弗里斯顿（Friston）所说：它知道它不知道。

那么这意味着天才可以读取您的思想吗？弗里斯顿（Friston）至少可以在某种程度上相信它可以。尽管不涉及水晶球，但天才通过使用先前的见解来推断别人的见解来模仿人类的思维。它还将此信息用于未来的决策。René©将天才视为大脑前额叶皮层的AI版本，该版本在对它们做出反应之前，从我们周围的环境中进行了从我们周围的环境中处理的输入。

他说，我认为缺少的成分，即AI的缺失链接，您可以将其视为大脑的执行功能。”您可以将其他模型视为感觉皮层，视觉皮层，运动皮层，语言理解，但是前额叶皮层是执行功能发生的地方。它进行推理，计划，监管，并决定如何使用感官或电机控制输出。

天才的应用程序的范围从智能搜索引擎（将确切知道要寻​​找的内容）到自动适应其居民需求的智能房屋和智能城市。甚至可能有自主机器人可以在其他行星和卫星上进行科学实验。

天才也将是现有模型的更安全，更可持续的替代品。大多数LLM（大型语言模型）（例如Gemini和DeepThink）都需要大量的能量才能按照每小时数万千瓦的规模进行操作。相比之下，人的大脑仅以20瓦的力量运行。天才代理商还可以乘瓦特而不是吉瓦瓦（Gigawatts）运行，并且能够从智能手机或笔记本电脑的电池中运行，而不是插入云中。

对于René©，Genius正在重现1970年代末和1980年代初的超级计算机时代，其中一个超级计算机适合所有内容。这是一种倒带以进行快速发展技术的方式。经文还建立了一部融合天才的智能PC。它将具有来自一个来自一个大型超级智能网络的个性化智能，还可以。。。很多很小的智力。”

天才最终可能会成长为数十亿个AI特工的网络，这些网络超出了人类情报来提出解决方案。

弗里斯顿说：``经文的许多理念是，学习任何人工制品的全部要点都会通过制造出发生的生成模型来尝试看到这个世界。”弗里斯顿说。•将来，这些文物将真正整合。他们将彼此了解，并且会有融合。

像人脑这样的人的AI是否可以从网络朋克的想象力到以各种智能技术的形式进行化身？您会想知道的，但它可能会告诉您自己。