比尔盖茨是一个天才，13岁开始编程，并预言自己将在25岁成为百万富翁。(网络图片)比尔盖茨是一个天才，13岁开始编程，并预言自己将在25岁成为百万富翁；他是一个商业奇才，独特的眼光使他总是能准确看到IT业的未来，独特的管理手段，使得不断壮大的微软能够保持活力；他的财富更是一个神话，31岁成为有史以来最为年轻的亿万富翁，39岁便成为世界首富，并连续13年登上福布斯榜首的位置，这个神话就像夜空中耀眼的烟花，刺痛了亿万人的眼睛。他是微软公司主席和首席软件设计师。微软公司是为个人计算和商业计算提供软件、服务和Internet技术的世界范围内的领导者。这位全球巨富卸任微软执行董事长后，自己连“人”带“钱”全部投入慈善事业。他将把80%的时间用于慈善事业，并将总计市值为580亿美元的个人资产悉数移交至“比尔和梅琳达·盖茨基金会”慈善账户名下。如果你了解了他的前世故事，也许对他的如此成功的人生就不感到惊讶了。一时，佛在舍卫城，有一大施主名给孤独。他在祗陀园里修建了经堂，供佛及僧，广作布施，积累了广大的资粮。另有一施主生起了好胜心，想与给孤独相争高低，欲以其威望胜伏于给孤独。他心想：现在自己作广大布施没这个能力，应去大海里取回珍宝后，再作广大布施供养，才能超胜于他。于是，他去海里取回了许多宝藏。在舍卫城作广大的供养和布施，但仍不能超胜于给孤独施主，虽然他用尽了各种办法，还是胜不过大福报的给孤独。便去请问舍利子：“尊者，我很想超胜给孤独施主，但为何不能超胜？”舍利子告诉他：“你想超胜给孤独施主是很困难的，因给孤独施主是非常了不起的，他的福报很大，能知道有主之宝藏和无主之宝藏、水中宝藏和陆地宝藏、近处宝藏和远处宝藏，并能得到这些宝藏，而你没有这个能力，故不可能超胜于他。若想超胜于他，你唯有在佛陀的教法下出家，以你出家之功德方能超胜于他。”施主听后，便立刻在释迦教法下出了家，并精进修学，不久，获证了罗汉果位。在他的境界中：黄金和牛粪等同，虚空和手掌无别，诸天赞叹他的功德。后来，给孤独施主听说了有位想胜过自己的好胜施主，已经出了家获证了罗汉果位，非常高兴，便到那位罗汉前对他顶礼而说：“圣者(Ariya Thera)，您已获证了罗汉果位，我在有生之年愿意供养您各种饮食财宝等资具。”时诸比丘请问：“世尊，以何因缘施主想超胜于给孤独施主，但却无法超胜？后以出家的功德超胜给孤独施主？请为宣说。”世尊告众比丘：他不仅现在发心胜过给孤独，以前也曾如是发心。那是在贤劫人寿二万岁，如来、正等觉、人天导师(Lokavidu)、迦叶佛(Kasspa Buddha)出世时，他也是一位大施主，对另一施主生起了争胜心，在财富方面无法超胜时，便出了家，在临终时他发愿：愿我在迦叶佛教法下一生出家及作广大布施之功德(Punna)，生生世世生于富裕家，在释迦佛的教法下，令佛欢喜，得以出家，获证罗汉果位。他当时是发了这样的愿，诸比丘，你们是怎样想的？当时的那位施主就是这位罗汉比丘。他当时为了胜过另外一位施主而出家，今世又是想胜过给孤独施主而出家，并获证罗汉果位。诸比丘复次请问：“世尊，以何因缘这位罗汉比丘发心如此广大，其他施主不能胜过他？唯愿为说。”世尊告曰：“不仅现在他的发心非常广大，以前也是。早在人寿三万岁人天导师，如来正等觉金寂佛⑴（Konagamana）出世时，有一大国王，准备在自己的花园里修建一座经堂供养如来，便对大臣、施主、男女老少宣布：‘你们当中谁能发心修建这座经堂，便可供养到金寂佛。’其中有一位施主积累了很多黄金发心修建这座经堂，修成后，供养了金寂佛。在临终时发愿：以此善根，愿我生生世世能超胜一切施主，并能在释迦佛的教法下出家，灭尽烦恼，获证罗汉果位。以其发愿成熟之因缘，今在我教法下得出家，灭尽烦恼，获证了罗汉果位。”世尊如是宣说，诸比丘欢喜信受，作礼而去。比尔盖茨是这位大施主转世，生生世世是富翁是因为他过去世用黄金修经堂供养了金寂佛。注：金寂佛：乃过去七佛中之第五佛，贤劫千佛之第二佛。更多精彩……敬请关注奇异8（qiyi-8）奇异8(qiyi-8)　
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日前一段阴谋论者secureteam10公布的影片中，不仅表示地球核心其实为中空之说并指出里面有另一颗太阳，更有类似猛玛象般的生物存活，还表示：〝每个角度的北极卫星都有出现巨大的黑洞，有的区域则被黑影影藏，这些都是为了要影藏地底世界。〞据新科学家杂志网站报道，研究流体动力学的美国物理学家聚首明尼苏达州明尼阿波利斯，展示了他们所创作的最佳“流体运动”实验图片。英国天文学物理学家观测发现，M82星系附近存在着神秘的未知天体，喷射出射电波，自身还以4倍光速横向移动，而这种射电波之前科学家从未见过。近来，我们提到德国如何以让人叹为观止的卓越手法，利用天气条件而让国内95%的电力产自再生能源。据说，德国境内产生的电力已经过剩，以致于电价变成了负值，意指国家还“需要给钱”让人民使用电力。报导说，新型的电动飞机汲取直升机的优点，避免固定翼飞机的缺点，几乎可在任何地方起飞，甚至从自家的后花园（它只需要约一个15米×15米的开阔平坦区域即可）。埃及总统阿卜杜勒法塔赫（Abdel-Fattah）5月22日打破沉默，表示将动用潜艇寻找飞机“黑匣子”。阿卜杜勒法塔赫说：“所有情况都是可能的。”团队成员尚未发现尼安德塔人的工作室，因为大部分不见了的石笋地基和尖端都不结构附近的任何地方。但研究人员确实发现在洞穴地面上有一个洞，里面的石笋已经被拉了出来且被搬运走了。读者须知“集大成”三个字，不过是“折衷派”的别名。看得起他，就说是“集大成”；看不起他，就说是“折衷派”。汉代道家属于折衷派，自不可讳。但这一派却真能融合各家的好处，真能把各家的学说格外发挥得明白晓畅。所以我觉得他颇当得起“集大成”的称号。一则洗衣产品的广告引发种族歧视的争议，令国际媒体愤怒。广告中，一黑人男子被中国女子塞进正在转动的洗衣机里，将他变成皮肤白皙的亚洲男子。美国内华达州有一个神秘区域，数以千计的飞机在这里已经消失无踪。人们模仿船舶和飞机经常失踪的百慕大三角，称它为“内华达州三角”。有意大利考古学者日前声称，破解了千年埃及古卷咒语的部分文字。这些解译出来的古文字，有部分是古老药方，透过利用动物粪便，来治疗疮疾、麻疯病及疱疹等多种疾病。当中也含有一系列的“邪恶咒语”包括让女士爱上自己、令人神魂颠倒的“降头”等。研究人员近日发现，全球已知的化石燃料储备若燃烧耗尽，将导致地球比科学家先前所推测的更加不适于居住。达尔文把一个物种内部的变化延伸到所有生物物种的进化，比如“狗可以培养出许多品种，那么猴子也能这样进化成人”。这种推测本身就大有问题。如果南极大陆确实是比它目前的位置更偏北，并且仅在西元前6000年而不包括近代是被覆盖在冰下，那么是谁在任何现在已知的文明之前，在当时绕着它而能绘制它？而谁可以早在第十八世纪的航海天文钟出现之前，最终能解决了精准地追踪公海上经度的问题？美国疾病控制和预防中心26日证实，美国发现首例“无敌细菌”病例，对现阶段全部抗生素都具有耐药性数学计算表明，如果它确实存在，它构成了我们宇宙的74%，暗能量抵销了重力，导致宇宙不断加速膨胀。然而，我们还没有确凿的证据，因此它仍然是一个谜。在古希腊的神话里，迷宫是由代达罗斯设计出来囚禁弥诺陶洛斯的。迷宫揭示了人类精神中表现出来的双重特性：复杂与简单；神秘与可知；感性与理性。他们象徵着自由意志与现实命运之间永恒的哲学矛盾。陆小曼，民国时期著名的才女和绘画家，也因和徐志摩的一段婚姻成了民国人人皆知的女性。在她的一生中，有过三个男人的共同生活，牵引了不少情缘业力。据法国报界披露，前苏联和美国两国科学家们研究了一个来自外太空的神秘无线电讯号。据分析，这个讯号是5万年前从某个星球发出的求救讯号。虽然英国巨石阵是全球最著名的石碑建筑，但这种结构并非唯一的，2007年，水下考古学家小组使用声纳对密歇根湖底勘测时，发现水底一些石柱排列成环状结构，直径12米。一根石柱上好像雕刻着乳齿象图案，这种动物已灭绝近1万年。实际上，当现代人类开始制造机器人，并企图以机器人代替人类的时候，那是外星人的计划，外星人企图毁灭真正的神造的人类。所以，外星人的这个计划是不可能得逞的。再一年后，他成功了。昔日的中国第一“神童”成了僧人，法号云海。据说出家以后，他依旧有超长的记忆力，讲课时从不翻教材。单从外表，你是分辨不了的。当然，外星人里边也有好的，也有真心在学习人类古代文化艺术的，但那是少数，我碰到的这两个，算是不错的。关于外星人，暂时先说这么多。墨西哥南部边境学院宣布，在该国恰帕斯州的塔帕丘拉市的一座庄园里发现了一个重20多公斤的巨型蘑菇。这个被几个当地人日前发现的巨型蘑菇高70厘米、直径也70厘米，目前它已送往南部边境学院真菌收集研究所进行进一步的研究。敢只身潜入古人葬身的海底墓穴吗？法国摄影师盖琳（Fabrice Guerin），潜入墨西哥犹加敦半岛（Yucatán Peninsula）的玛雅沉洞，窥探洞内相传是古代玛雅族人的墓穴，可以看到岩洞内布满化石及骨头，洞内世界既美丽又神秘。英国顶尖的神经研究机构思想实验室，对Miroslaw_Magola吸附物体的超能力进行过检测观察。2011年，江西大塘坪乡观西村北有一座古墓被人盗掘，被盗的1号主墓的盗洞竟然有14.8米深。除了大预言家之外，中国历朝历代有许多预言是以碑铭石刻，或者是童谣、民谚的方式流传的，多数都与当时的兴衰祸福有关。这些预言的作者根本无法考证了，也许是出自某些“世外高人”之手，多用来提醒、警惕当时人们。在此仅介绍几例。因为推进系统的关系，这艘飞碟的周围与其他飞碟一样也有扭曲现象。
“我观察这座火山已经五年了，录到好几次飞碟出现的画面，很多飞碟研究人员也多次看到飞碟。很明显的，距离火山几公里的地底下应该有地底基地存在。据当时知情人爆料，还有他们从未见过的“人种”出现，有理由相信这就是外星人！尽管他们已经有了一些想法，且他们的数据限制了紫外/光学通量、X射线通量的爆炸形状及缺氢现象，但还是不理解光曲线主峰和再发光。该小组将和斯威夫特飞船一起继续跟踪ASASSN-15lh直到它变得极其微弱。奥巴马开玩笑地说：“这就是为什么你不会成为总统的原因。”奥巴马接着说：“那是你想做的第一件事，外星人不会让它发生，（因为）你会泄露他们所有的秘密，他们严格控制着我们。”科学家们在天文物理学中确实发现了一些不好理解的东西，国外一家网站为我们盘点了关于外太空的一些至今未解之谜。深邃无垠的广袤太空、光怪陆离的宇宙奇观、浪漫神奇的地外文明,这一切足以诱人仰目向天,思绪万千。与此同时,丰富多彩的地表文明也令人叹服不已,为之折服。宇宙大爆炸之后一直在不断膨胀，有理论推测其膨胀速度会渐缓。近年来的观测发现，宇宙膨胀速度不断加快。田焕祯笑说，想生双胞胎的人，不妨来宝山村long stay，或取些井水回家试试，信不信由你。施瓦茨说，罗宾逊不希望他的能力受到歪曲，他也不害怕站出来，表明这些信息似乎是来自高级智慧的事实。1968年6月，一位业余化石收藏家威廉．美斯特在美国犹他州羚羊泉，发现了可能是迄今为止最古老的人类足印化石。该化石呈现出一只凉鞋踩在一只三叶虫上的形态，已经有3亿到6亿年的历史。我们当前看到的巨石阵是1901年至1964年进行修复后的成果老人在最后说道： “可能现在那头怪兽已经死亡了，因为这些年以来再也没有见到过它的踪迹，虽然有些人认为一直不相信它曾经存在过。”独眼、钩手，甚至残腿，似乎是海盗形象的标配。其中，“独眼”可能是我们联想到海盗后，闪现脑海的第一印象。世界上甚么东西最神秘？是人类自己。尽管医学浩翰无涯，人对自己生命体所了解的只是沧海一粟；尽管我们可以解剖人体，细分各组织器官，却对身体运作的认识如在沧海中驾一片小舟，一样的茫然。大多数人只是听说过《推背图》是一本预言方面的书籍，但此书究竟是什么？绝大多数人还是不知其所言。说起《推背图》还是颇有一些神秘性的，全书由文字、图画、卦象、解说组成，称得上是中国古代一部标准的预言书一个业余古化石搜寻者在英格兰南部苏塞克斯海岸搜寻恐龙遗骸时，无意中发现了这块琥珀，就将它给了牛津大学古生物学教授马丁o布拉塞尔 （Martin Brasier）。另据物理学网站phys.org的消息，这个超级黑洞距离地球10亿光年远，其周围气体仅有150光年宽，因此研究者认为气体已经进入超级黑洞，但这种黑洞吞噬物质的现象出乎科学家的意料。一位住在德州的Steve(他目前担任一间大型飞机公司的维修员)，在从佛罗里达回德州的旅途上从机窗外拍到一架UFO跟踪他们超过十分钟。大多数人只是听说过《推背图》是一本预言方面的书籍，但此书究竟是什么？绝大多数人还是不知其所言。说起《推背图》还是颇有一些神秘性的，全书由文字、图画、卦象、解说组成，称得上是中国古代一部标准的预言书一个业余古化石搜寻者在英格兰南部苏塞克斯海岸搜寻恐龙遗骸时，无意中发现了这块琥珀，就将它给了牛津大学古生物学教授马丁o布拉塞尔 （Martin Brasier）。考古学家利用“机载雷射雷达扫瞄技术”从空中拍摄吴哥窟，发现吴哥窟附近的热带森林地底，竟然还藏有多个有900年至1400年历史的中世纪城市，部分城市的面积甚至相当于柬埔寨首都金边的大小。元神是指称通常所说的人的灵魂的主要涵义，科学界不但有人从濒死体验，前生回溯催眠法，社会调查能记忆自己前世的转世人的实例等，证明了人的元神的存在和转世轮回的真实性，还有人用仪器测量到了元神的重量。qiyi-8搜罗世界各地奇人异事，满足你的好奇心！热门文章最新文章qiyi-8搜罗世界各地奇人异事，满足你的好奇心！多么奇异的世界呀!这句话表现了什么感情?_百度知道这是一个神奇的心理世界 揭秘人类为何做梦？
来源:驱动之家　作者：　
我们每个人都会做梦，梦中充满了各种各样光怪陆离的景象。一个多世纪以来，心理学家和神经科学家一直想参透这一睡眠中独有的“思考方式”。但由于梦时常违背逻辑，而且似乎被紧锁在做梦者的脑中，无法实时将内容告知外界，而使得“梦到底有什么用”成为了一个谜。
我们人生三分之一的时间在睡觉，而四分之一的时间都在做梦。梦境像是一系列不按常理出牌的混乱内容，它的构成无序，主题也出人意料。梦中充满了各种各样的影像、声音、气息、味道、触感以及情绪，时常有一个或多个情景连续上演。但人类为什么会做梦，梦有什么作用，一直是个谜，科学家对此知之甚少。
虽然50多年前，科学家就知道睡眠包括慢波睡眠和快速眼动睡眠两个阶段，这两个阶段都会做梦。但一个多世纪以来，心理学家和神经科学家一直未能参透这一睡眠中独有的“思考方式”。因为梦时常违背逻辑，而且似乎被紧锁在做梦者的脑中，做梦者无法实时将内容告知外界。
最近，通过多导睡眠图、脑电图(用电极测量头皮电流从而获得脑部活动信息的方法)，以及利用传感器测量眼动、肌肉紧张度、心率、呼吸量等，研究人员对“梦所扮演的角色”进行了多种诠释。
梦是欲望被压抑的一个出口吗
19世纪末，西格蒙德·弗洛伊德首先提出了梦所扮演的角色。他认为梦是一个“出口”，表达了人的潜意识，尤其是清醒时被压抑的欲望。梦的内容不会直接体现这些令人困扰的欲望，因为这些欲望在睡眠时可能仍然会被自身的过滤功能所遮掩，因此梦有时候才会有奇怪难解的故事。此后，精神分析学家们推广了这一学说，断定梦境表达了人们日间没有满足的欲望，不管是自己意识到还是没有意识到的。弗洛伊德还认为夜惊体现的是已经忘记的心灵创伤。
弗洛伊德的理论被广泛传播，许多病人时至今日仍然相信，但这些理论从未获得任何科学验证。恰恰相反，好几项实验得出了与弗洛伊德理论相悖的结论。神经科学家伊斯梅特·卡拉坎就曾在1970年要求一群年轻男性两周内不进行自慰或发生性关系，以此来了解他们与情色内容有关的梦是否会增多，然而结果是完全没有。
编辑： 杰 1
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人工智能眼中的世界，为何如此诡异？
神经网络 机器学习 模式识别 深度学习 谷歌 深梦 魔性
本文作者:David Berreby
（竹之岚/编译）从曼努埃拉·维罗索（Manuela Veloso）位于布鲁克林一栋写字楼19层的办公室窗口向外望出，美景动人心魄——湛蓝的天空、纽约港和自由女神像。然而此刻，吸引我们目光的却是对面大楼毫无特色的窗玻璃。
从对面的窗户里，我们可以看到椅子、桌子、台灯和文件，但它们看起来有些不对劲；因为它们并不真的在那里。它们的实物实际上位于我们这一侧——很有可能就在我们所在的大楼。午后明丽的阳光照亮了玻璃，将窗户短暂地变成了镜子。于是，我们就看到了半空中被阳光照亮的办公用品，虚无飘渺，丝毫不受地心引力的束缚。
透过窗户看到的，究竟是倒影还是对面的实景？有时连人类都会弄错。图片来源：philipschwarzphotography
曼努埃拉·维罗索是卡内基·梅隆大学计算机科学和机器人技术专业的教授，我正在和她讨论机器如何感知和思考——一个比我预想的难解得多的话题。“机器人怎样才能发现这是倒影呢？”她示意窗玻璃上的光影，“诸如这样的事情，就是对机器来说困难的事情。”
近年来，人工智能已经以无情的速度攻克了很多难题。在过去几年中，一种以高效著称的人工智能——“神经网络”——已经在一些领域里赶上、甚至超越了人类，包括研发新药，挑选最佳工作候选人，甚至还有驾驶汽车。神经网络的构造模仿了人类大脑，现在，它（通常）已经能够辨别出文章的好坏，并且（通常）能以相当高的精度从图片中分辨出目标物体。神经网络的应用日益广泛，不仅在随处可见的日常领域中，比如谷歌的搜索引擎、亚马逊的推荐目录、脸书的好友动态和垃圾邮件的过滤，还有军事、金融、科研、比人类驾车更靠谱的自动驾驶等重要工作。
神经网络有时会犯一些人们可以理解的错误（的确，窗户里的桌子看起来非常真实；甚至连我也很难看出它们只是倒影），但另外一些难题，却会让它们给出让人难以理解的回答。神经网络的运作方式，是执行算法——关于如何完成任务的指令。算法当然是由人类写成的，但有时，神经网络会得出十分诡异的结果：不正确，但也不是人类能理解的那种错误。事实上，这些运行结果看起来简直像是外星生物的杰作。
比如Google的神经网络画的画……图片来源：/r/MachineLearning
这种诡异的运行结果并不多见，但它们也并非随机差错。最近，研究人员已经设计出了可靠方法，能让神经网络一遍又一遍得出这种诡异的非人类结果。这表明我们不应该假设我们的机器会用我们的思维方式思考。神经网络的思维方式是不同的。但我们并不知道到底有何不同，或者究竟为何不同。
就算我们现在还没到依赖神经网络来料理家务、驾车出行的程度，这个念头也相当令人不安。毕竟，我们对人工智能的依赖越多，就越需要它们具备可预测性，尤其是在可能的失灵方面。如果不明白机器是怎么做出一些怪异的举动的，以及它们为什么会这么做，我们就不能确保这类事件不会再次发生。
不过，这种偶尔的诡异机器“想法”或许也是人类学习的好机会。在接触到外星智能之前，神经网络或许是我们所知的最强有力的人类以外的思考者。
神经网络感知与推理的方式与人类的差异或许能向我们揭示，在人类的物种限制之外，智能是如何运作的。伽利略向我们展示了地球在宇宙中并非独特，达尔文向我们证明了人类在生物中亦非例外。阿尔伯塔大学的人工智能研究者约瑟夫·莫达伊尔（Joseph Modayil）认为，计算机或许也会给智能领域带来类似的颠覆。“人工系统向我们展示了智能的无限可能性，”他说。
然而，我们首先要确保自动驾驶车辆不会把校车错认成橄榄球队服，也不会把照片中的人类标记成大猩猩或者海豹（谷歌的一个神经网络最近就犯了这个错误）。过去几年来，许多计算机科学家痴迷于这个问题以及可能的解决方案，但他们仍未找到。
的确，校车和橄榄球服都有黄黑相间的条纹，但也只有AI会把它俩搞混吧……图片来源：kyrene.org，</
深度神经网络很好骗
杰夫·克鲁（Jeff Clune）是怀俄明大学计算机科学系的助理教授。偶遇了几次神经网络的怪异行为后，他在最近开始了相关领域的研究。“我还不知道有谁能很好地理解为何会发生这样的事。”他说。
去年，在一篇名为《深度神经网络很好骗》1（Deep Neural Networks Are Easily Fooled）的文章中，克鲁与他的合著者，阮昂（Anh Nguyen）和杰森·约辛斯基（Jason Yosinski）宣布他们制造出了一个用于识别物体的成功的系统，而该系统99.6%确信左图是一只海星，同样99.6%确信右图是只猎豹。
神经网络眼中的“海星”和“猎豹”。图片来源：nautilus
反过来，另一组由来自谷歌、脸书、纽约大学和蒙特利尔大学的研究者组成的团队也开发了一个神经网络系统，该系统认为左图是一只狗，而右图（仅在左图的基础上略微改变了像素）是一只鸵鸟。
右边是只小鸵鸟。图片来源：nautilus
右边的狗就是研究人员们所说的“对抗样本”（adversarial examples）的一个例子2。这些图片与分类正确的图片仅有细微的差异，但足以让先进的神经网络得出令人失望透顶的判断。
神经网络是机器学习的一种形式，它通过分析数据而得出结论。而机器学习不仅仅被用于可视化任务，普林斯顿大学信息技术政策中心的博士后研究员索伦·巴罗卡斯（Solon Barocas）说。他指出，在2012年，一个为美国教育考试服务中心（ETS）评估论文的系统将下述文字（由前MIT写作教授莱斯·普尔曼（Les Perelman）创作）判定为好文章：
在当今社会，大学的形象模糊不清。我们需要它来学会生存，亦需要它来学会爱。更重要的是，若非没有大学，世界上的大多数学习将会变得臭名昭著。然而，大学学费却不可胜数。世界各国面临的重要问题之一便是如何削减大学学费。一些人认为大学学费的攀升是由于学生对大学的物质条件期望过高，另一些人则认为高额学费是大学体育造成的。而现实是，支付给助教的过高的工资导致了高昂的大学学费。
华丽的辞藻和优雅的句式也不能掩盖真正观点和论据的缺失（助教明明穷哭了好吗！——编辑）。尽管如此，机器却给了这篇文章打出了完美的分数3。
这些荒唐的结果并不能用个别系统偶尔抽风来糊弄过去，因为能让一个系统跑偏的例子们也会对其他系统造成同样的结果。读过《深度神经网络很好骗》后，人工智能研发公司Vicarious的联合创始人迪利普·乔治（Dileep George）很好奇别的神经网络会作何反应；，他的苹果手机上刚好有个应用程序——Spotter，一个用于识别物体的神经网络，现在已经停止更新了。他把手机对准曾被克鲁的系统识别为海星的波浪线。“手机说它是海星。” 乔治说。
Spotter所看到的，是手机摄像头拍到的照片，它和原始图像在很多方面有所不同：光线条件和角度都有差异，而且还拍到了纸上周围的一些像素，不是原图的一部分。然而神经网络得出了同样的有如外星人一般的解读。“这一点很有趣，”乔治评价，“这说明这种诡异的判断具有高度的稳健性。”
实际上，做出“海星”和“猎豹”论文的研究者们已经确保了他们的愚弄图片在不止一个系统里整蛊成功。谷歌的克里斯蒂安·赛格蒂（Christian Szegedy）和他的同事们写道4：“一个为某一模型生成的样本，通常也会被其他模型错误归类，即使它们有着完全不同的架构。”或者使用的是完全不同的数据集。“这意味着这些神经网络对校车长什么样有着某种共识，”克鲁说，“但它们的共识与人类辨认校车的标准大相径庭。这一点让很多人大吃一惊。”
当然，任何收集和编程数据的系统都可能认错东西。这也包括人类的大脑，它可以将早餐吐司上的图案看成耶稣肖像。但是当你从某个图案中看到了并不存在的东西时——心理学家通常称之为幻想性视错觉（pareidolia），其他人也都能理解为何你会得出这样的错误结论。这是因为我们共享着同一个认知和辨认物体的神经系统。
在完美的世界里，我们的机器也会和我们共享这个系统，我们便能像理解彼此一样理解它们。然而，神经网络产出的那些古怪结果表明，我们并不生活在那样的世界里。巴罗卡斯说，这样的情况会让我们意识到，算法的“思考”过程并非人类思维的复制品： “当系统按照不同于人类的方式运行时，它们的幻想性视错觉也与我们的不同了。”
巴卡罗斯补充道，写下这些算法的人希望“让机器是人化的，希望它们解释事物的方式与人类的思维方式一致。但我们必须做好这样的心理准备——即使机器做和人类一样的事，做法也会和人类截然不同。”
当然，把狗认成鸵鸟的AI对人类并不构成威胁，在许多书面测试中，机器也能正确打分，能够愚弄神经网络的图片似乎也不太容易产生。但一些研究者认为，这样的图片一定会出现的。克鲁觉得把校车当做橄榄球队服这种事情即使只发生了一次，也已经太多了：“如果你恰好坐在这样一辆会把校车认成衣服的自动驾驶汽车上就更是如此。”
目前，我们还无法理解神经网络是如何得出这些令人费解的结论的。计算机科学家们最多只能观察运行中的神经网络，记录下一个输入值会如何触发内在运行单元的回应。这比什么都不知道强，但离对机器内部到底在发生什么的严谨数学解释还差得很远。换句话说，这个问题的难点不仅在于机器同人类的思维方式不同；而且还在于人们无法还原机器思考的过程，从而找到这种不同背后原因。
神经网络到底是什么？
讽刺的是，出现非人类的幻想性视错觉的算法，恰恰是为了模仿大脑中最有人类特征的部分而设计的。神经网络最早提出于20世纪40年代，是一个粗糙的软件模型，用来模拟大脑皮质——大部分感知和思考发生之处。作为人类大脑中物理神经元的替代品，神经网络运行的是由代码组成的虚拟神经元。每一个虚拟神经元就是一个节点，它有许多通道来接受信息，有一个处理器用这些信息计算出一个函数结果，还有一个通道用来输出这个结果。这些虚拟神经元，就像人类大脑皮质的细胞一样，是按层次组织的。当信息输入到某一层时，会激发该层神经元的集体反应（一些神经元被激活，并且与其他神经元产生信息交流，而另一些神经元则会保持沉默）。这一反应结果会传导到下一层，成为该层进一步处理的原始材料。
就像人脑中的物理神经元一样，虚拟神经元接收信息、处理信息，并输出运算结果。图片来源：
尽管每一个神经元都只是简单的信息处理器，但这种构架体系使得它们能够用收集来的数据，集体完成惊人的壮举。举例来说，在真实的大脑中，当你看到窗户玻璃上的倒影时，神经元会将视神经中数百万次的电脉冲转换为“看到玻璃上的倒影”的视觉感知。比如说，大脑皮质上负责对物体的轮廓做出反应的层次，将工作结果传导给负责对信息进行进一步解读的层次；即使轮廓是上下颠倒的，或者正处于暗光之中也没关系。更深的层次继续这一解读过程，最终，这个视觉信息会被整合为一个复杂的认知：“这是一个阴影中的上下颠倒的香蕉。”
经过层层解读后，大脑认出了阴影中的颠倒香蕉。图片来源：.au
神经网络比大脑简单多了。但随着近年来计算机处理能力的提高，提供样本的大数据集越来越容易获得，现在的神经网络也能实现类似的成果。它们的层级化处理方式能从海量数据中识别出模式，运用这些模式，将“猎豹”或“海星”这样的标签同相应的图片联系起来。
机器并没有几亿年的演化时间教它辨别色彩、轮廓和形状等特征。与人类不同，神经网络是在人类程序员的“训练”下实现这一能力的。举个例子，程序员可以在神经网络中输入大量潦草的笔迹，告诉它这些笔迹分别都是哪个英文字母；算法会对它们进行识别，认错的会被纠正，直到训练数据中的所有字母都被正确分类。用上千个人类认为是字母d的样本训练过后，神经网络很快就能设计出一套判断某个字母是不是d的规则。这是神经网络的架构中最为吸引人的特点之一：计算机科学家不需要穷举出正确定义d的所有规则，就能设计出一套字迹识别机制。而且他们也不需要向计算机演示宇宙中所有的d：仅仅需要所有d的一个小小的子集——也就是计算机训练过的那些d——神经网络就可以自学成才，并在未来遇到任何一个d时立刻将其识别出来。
这个体系的缺陷是，当机器将电视机的雪花屏判定为猎豹时，计算机科学家的手里并没有机器将它认成“猎豹”时所用的判断标准的清单，好让他们可以据此搜寻出系统判断失灵的原因。神经系统并不在执行一套人类创建的指令，也没有在一个包含了所有可能的猎豹的完整资料库里搜索过。它只是在对接收到的信息作出反应。创造出神经网络的算法只在广义上对如何处理信息进行指导，而非解决个别问题的详细指示。换句话说，神经网络的算法并非精确的菜谱——拿到原料，做这个，等原料软了再做那个；它们更像是在餐厅里点菜：“我要一份烤奶酪三明治和一份沙拉，谢谢。至于该如何制作，你请便。”巴罗卡斯解释道，“如何探测数据得到结果，如何发现关系，这些都是计算机用自己创造的规则做到的。”
人们现在还无法找到计算机创造的规则是什么。在一个典型的神经网络中，人们能轻松辨认的层级只有输入层，即数据进入系统的层面；和输出层，即将其他层级处理的结果报道给人类世界的层面。在这两个层级间，在那些看不见的层级中，虚拟神经元处理信息，并通过在彼此间形成连接来共享工作结果。和人类的大脑一样，神经元操作的数量实在太过庞大，使得指出每个神经元对最终结果有何贡献成了不可能的任务。“就算你知道一个60亿人口的经济体中每一个人的所有情况，你也不能预测接下来会发生什么，甚至无法解释过去的事情为何发生，”克鲁说道，“这种复杂性是‘涌现’的，来自数百万个部分间复杂的相互作用，而我们人类还不知道要怎么理解这些。”
不光如此，许多信息处理发生在神经元间瞬息万变的连接中，并不仅仅局限在单个神经元。所以，就算计算机科学家能够确定在某一时间点上、网络中的每一个神经元正在做什么，他们也依然无法说出整个系统是如何运行的。举例来说，知道某一层的一部分神经元会被一张脸的轮廓激活，并不足以让你明白这些神经元在判断这张脸属于谁时扮演着怎样的角色。
这就是为什么，正如克鲁和他的同事所说：“神经网络长久以来都被称为‘黑箱’”，“因为要理解某个具体的、经过训练的神经网络究竟如何工作非常困难；有太多相互作用着的、非线性的部分了。”5
克鲁将试图解释神经网络的计算机科学家与试图领悟全球经济的经济学家做比：“我们面临的问题相当棘手，而且难以理解，”他说，“但是，你不能对每一件事都了如指掌，并不意味着你什么都没法理解。”关于神经网络内部的运行方式，他说，“我们正开始慢慢地理解它们，我们可能已经达到了艾伦·格林斯潘那样的理解程度，但我们还没能达到物理学家水平的理解。”
用神经网络分析图片，不同层级的关注点截然不同，层级越高特征越复杂，甚至会产生过度解读。图片来源：googleresearch.blogspot
去年六月，一支由亚历山大·莫丁塞夫（Alexander Mordvinsev），克里斯托弗·奥拉（Christopher Olah）和麦克·泰卡（Mike Tyka）组成的谷歌研究团队开发出了一种方法，能让图片识别网络显示出它的某个特定层级的工作内容。“我们向这个网络输入任意图片或照片，并让该网络对图像进行分析，”三位研究者写道，“然后我们选择一个层级，并让网络对在这一层级探测到的任何东西进行加强。”6他们得到的结果是一组惊人的图片，外形随被指定层级的关注点的改变而不断变换（这就是网络上著名的“”）。 “举例来说，”这支团队写道，“低层次的层级倾向于产出粗线条、或者简单的装饰图案般的样式，因为这些层级对边缘和方向这类简单特征比较敏感。”
在这之后不久，克鲁、阮昂、约辛斯、加州理工学院的托马斯·福克斯（Thomas Fuchs）和康奈尔大学的霍德·利普森（Hod Lipson）发表了另一种方法，这种方法可以显示出活跃的神经网络中一个层级的某个部分、甚至单个的神经元正在做什么。当人们向它输入具体图片后，他们的软件可以追踪到神经网络中各个层级上正在发生的事。用户可以在物体或图片边上看到做出反应的神经元的实时地图。“你可以看到一个具体的节点会对什么作出反应，”克鲁解释道，“我们正开始着手向黑箱中照进一点光线，来理解里面正在发生的事。”
换种方式看世界
正当研究者们奋力钻研为何用于锤炼算法的大量数据集仍无法反映出他们期待的现实时，另一些人则想到，这些仿佛是由算法们臆想出的奇怪规则或许揭示出了现实的一些层面——我们凭自身的感官无法察觉到的层面。
毕竟，克鲁说，对于人类和蜜蜂来说，一朵花看起来都很美，然而这并不意味这两种生物看到的是相同的东西。“当我们在传粉者能够看到的光谱下观察花朵时，看到的图案是完全不同的，”他这样说道。虽然在蜜蜂眼里，人类对色彩的感知大概十分古怪，反之亦然，但二者的感知都不是错觉。或许神经网络认知的奇怪之处可以教会我们一些东西，或许甚至让我们愉悦。
在克鲁及其同事的工作中，有这么一些由算法识别出的图片，它们和那些被机器当成猎豹的雪花屏不同；相反，这些图片与算法对它们的归类的确有某些联系。举例来说，神经网络认为左图是监狱，而右图则是草莓。
神经网络眼中的“监狱”和“草莓”。图片来源：nautilus
人们并不会做出相同的分类。但如果事先告诉人们告知机器的结论，人们也能看出图片和命名间的联系。与将雪花屏判断成猎豹那样的错判不同，这种机器判断可以引导人们以新的方式看待草莓，或者以不同的方式思考“草莓”这个分类到底意味着什么。
对研究者们来说，这听起来很像是一种艺术。因此，他们将一些图片提交给了怀俄明大学艺术博物馆为一场展出举办的比赛。35%的投稿作品被评委接受并展出了，算法的作品也是其中之一，之后还在博物馆获了奖。评委们在展出几周后才知道这位艺术家并非人类。“我们向一项有评审的艺术竞赛提交了作品，比赛不需要提交与作品有关的任何信息，”克鲁说，“但一段时间后我们给他们发了一封邮件， ‘哦，顺带一提，事情是这样的……’”
因而，说人工智能研究员是乐观主义者显然是公平的；但与此同时，他们也是一群觉得计算机写诗或计算机编舞的前景可喜可贺的人。就算算法编出的是人类无法做到的舞蹈动作，克鲁说，“我们仍然能够欣赏机器人翩翩起舞。”此时此刻，我们所能确定的是，人类目前还不能完全理解算法的幻想性视错觉，但已经越发依赖算法执行的过程。
“这些问题并没有对错分明的答案，但无疑十分引人入胜，”克鲁说，“这简直就像当代神经科学一样。我们对这些‘大脑’进行研究，以期待能够反解出它们工作的原理。”
无论如何，对机器“头脑”更深入理解的需求不仅来自研究者们对神经网络的困惑。理解神经网络，对于整个人工智能界，以及以此为基础运行的社会来说，都是一项挑战。（编辑：Ent）
Nguyen, A., Yosinski, J., & Clune, J. Deep neural networks are easily fooled: High confidence predictions for unrecognizable images. Preprint arXiv
Szegedy, C. et al. Intriguing properties of neural networks. Preprint arXiv
Hern, A. “” The New Statesman (2012).
Goodfellow, I.J., Shlens, J., & Szegedy, C. Explaining and harnessing adversarial examples. Preprint arXiv
Yosinski, J., Clune, J., Nguyen, A., Fuchs, T., & Lipson, H. Understanding neural networks through deep visualization. Preprint arXiv
Mordvintsev, A., Olah, C., & Tyka, M. “Inceptionism: Going Deeper into Neural Networks” (2015).
Nguyen, A., Yosinski, J., & Clune, J. Innovation engines: Automated creativity and improved stochastic optimization via deep learning. Proceedings of the Genetic and Evolutionary Computation Conference (2015).
授权果壳网（）编译发表，严禁转载。
http://nautil.us/issue/27/dark-matter/artificial-intelligence-is-already-weirdly-inhuman
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生理学博士
总觉得人也并不比人工智能聪明哪儿去........
为什么我也从右图中看到了猎豹……
录音爱好者，万有青年养成计划入围选手
所以现在就暂时不要担心AI能在短期内进化到对人类造成威胁了，靠人类现在编写的代码直接面对复杂不规则的真实世界，它们能不能自行演化到最基本地正确识别事物都成问题……XD
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录音爱好者，万有青年养成计划入围选手
所以现在就暂时不要担心AI能在短期内进化到对人类造成威胁了，靠人类现在编写的代码直接面对复杂不规则的真实世界，它们能不能自行演化到最基本地正确识别事物都成问题……XD
很酷的文章~
金属材料在读博士生
引用文章内容：谷歌深梦好粗暴的翻译……
金属材料在读博士生
引用文章内容：每一个虚拟神经元就是一个节点，它有许多通道来接受信息，有一个处理器用这些信息计算出一个函数结果，还有一个通道用来输出这个结果。这些虚拟神经元，就像人类大脑皮质的细胞一样，是按层次组织的。当信息输入到某...到这里还是对的…… 引用文章内容：机器并没有几亿年的演化时间教它辨别色彩、轮廓和形状等特征。与人类不同，神经网络是在人类程序员的“训练”下实现这一能力的。举个例子，程序员可以在神经网络中输入大量潦草的笔迹，告诉它这些笔迹分别都是哪个英...这里开始，技能点就歪了……这种生硬的教学方式是现在神经网络算法的主流。但是这种变量既定的算法结果就是deap dream的效果了。
艾玛…………来自 宇宙第一乖炒鸡听话无与伦比银河系限量一只破折号嘻嘻王鑫媳妇的MX5
题图太漂亮，我选择死亡
为什么我也从右图中看到了猎豹……
引用 的话：所以现在就暂时不要担心AI能在短期内进化到对人类造成威胁了，靠人类现在编写的代码直接面对复杂不规则的真实世界，它们能不能自行演化到最基本地正确识别事物都成问题……XD它们只是观察事物的方式与我们不同罢了，在皮皮虾或者鸟类之类的生物眼中，我们用颜料画出来的东西也和原物看起来差别巨大啊。。。
有些图好像嗑药之后看到的…… 当年赫胥黎吸了致幻剂后写了本书叫知觉之门，认为人类神经系统的一个重要功用就是过滤和抑制，把感官接受到的真实的世界挡在门外。也许目前的这些人工智能算法的“抑制”能力还没发展完善吧，敏感性太高的话特异性肯定会低。所以输入稍微有差别，输出就完全不一样了。
引用 的话：好粗暴的翻译……这个……啊……
引用文章内容：这表明我们不应该假设我们的机器会用我们的思维方式思考。神经网络的思维方式是不同的。但我们并不知道到底有何不同，或者究竟为何不同。概念啊，人会在脑子里把图像转化成概念，而机器是简单的对比图片相似度啊亲～
引用文章内容：但它们的共识与人类辨认校车的标准大相径庭。这一点让很多人大吃一惊。要不大相径庭，俺才会大吃一惊。。。毕竟计算机没有经历进化和淘汰的过程。。。。
表示自己前段时间做了一个互动性的狩猎游戏视野系统，以投入视野的色差和实际目标的颜色比对来做到search，然后实绩测试的时候发现，如果玩家穿着和树干一样颜色的衣服，AI野兽要么就无法把它从环境里分辨出来，要么就对着个真树干草……
引用 的话：概念啊，人会在脑子里把图像转化成概念，而机器是简单的对比图片相似度啊亲～其实人脑也是对比相似度，所以迷彩也会对人有效。
加一门学科，叫“人工智能心理学”好了。
作者自己没理解透人工神经网络，在那里胡扯呢。
神经网络看到的Doge那么魔性，是因为它认知世界的方式和人类截然不同，但究竟不同在哪儿仍然有待解决——至少，在放手让神经网络帮我们开车前，我们必须弄懂它们的想法。==其实应该是，让它们理解我们的想法。。。
人类的认知也并非完美，AI那些怪异的“想法”让人着迷
。一旦人工智能的实现，下一步估计就是提升人类的智力了，产生新人类？那旧的人类怎么办？
我是做机器视觉的
引用 的话：所以现在就暂时不要担心AI能在短期内进化到对人类造成威胁了，靠人类现在编写的代码直接面对复杂不规则的真实世界，它们能不能自行演化到最基本地正确识别事物都成问题……XD愚蠢的勤奋者 更加可怕。。。
引用 的话：人类的认知也并非完美，AI那些怪异的“想法”让人着迷 。一旦人工智能的实现，下一步估计就是提升人类的智力了，产生新人类？那旧的人类怎么办？人类其实已经不能再继续聪明下去了。因为更加聪明的大脑需要更多的神经元来处理信息，也需要更多的神经纤维来互通信息。增加神经元和增加神经纤维只有两个办法——增加大脑的体积或者缩小神经纤维和神经元的体积。但是对于现在的人类而言，不论是大脑的体积还是神经细胞的大小都已经快要达到物理定律所约束的极限。要想继续聪明下去就只能革命性地改变人类的基因组，即创造新人类。至于旧人类，应该就只能被淘汰了，或者借助机器辅助。
引用 的话：神经网络看到的Doge那么魔性，是因为它认知世界的方式和人类截然不同，但究竟不同在哪儿仍然有待解决——至少，在放手让神经网络帮我们开车前，我们必须弄懂它们的想法。==其实应该是，让它们理解我们的想法。...万一他们听不懂我们在说什么呢？既然思维方式不同，语言就多半不相同吧。物质决定意识，一开始就将他们制造得人类不太一样，那么蝴蝶效应就很可能会让他们和人类进化得越来越不一样。
#google你个大SB经常用google plus根本不会有这种机器进化出智能的感受年复一年，google给你的照片自动加那些错误的特效，把照片里的狗认成猫，马当成猪其实从来没有进步过。
生理学博士
总觉得人也并不比人工智能聪明哪儿去........
我好奇的是所谓的”adversarial examples“是否是知道整套识别系统的算法在先，然后故意合成出一些能搞乱这些算法的输入？
引用 的话：表示自己前段时间做了一个互动性的狩猎游戏视野系统，以投入视野的色差和实际目标的颜色比对来做到search，然后实绩测试的时候发现，如果玩家穿着和树干一样颜色的衣服，AI野兽要么就无法把它从环境里分辨出..用的什么做的，CNN？
软件工程师，小众软件爱好者
引用 的话：所以现在就暂时不要担心AI能在短期内进化到对人类造成威胁了，靠人类现在编写的代码直接面对复杂不规则的真实世界，它们能不能自行演化到最基本地正确识别事物都成问题……XDskynet啊...
表示被题图吓到。。。
引用 的话：表示自己前段时间做了一个互动性的狩猎游戏视野系统，以投入视野的色差和实际目标的颜色比对来做到search，然后实绩测试的时候发现，如果玩家穿着和树干一样颜色的衣服，AI野兽要么就无法把它从环境里分辨出.. 虚拟“动态视觉”也许会解决问题（脑洞...）
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