有一些计算机网络人声称自己以前是一个具体的人,但实际上它们只是人类性格的仿真品。人口普查委员会认为这样计算并不合适。
我也同意—人类性格仿真品确实不能算在其中,它们只是完
全式神经扫描的产物。
就我而言,我更倾向于将具体的人的定义广义化,但我又想不出比较合理的方法。委员会同意在神经扫描范围扩大至大部分神经区域时重新讨论这个问题。但这个问题确实很难处理,已经有人类
利用纳米管植入器进行大脑内神经的大部分计算,但政界人士似乎
求把一些未提高的“原始基层”也计算在内。
原始基层?你是指人的神经元?
没错。如果不进行一些以神经元为基础的思考,我们无法辨别并计算出人类个体数量。但一些机器也能在此方法下被算入普查中,并且它们似乎很喜欢为自己建立一种人格,并通过审查被算作具体
人。这就是一场游戏
被认定具有人类身份肯定有法律上的好处。

人类记忆也是同理。人脑每小时会损耗数千个神经元,但因为思维进程的高度分散性,这点损耗对整体几乎没有影响。3在人类的脑细胞中,没有哪个细胞比其他细胞更重要,不存在所谓的CEO(首
席执行官)细胞。

然而,这类知识很难阐述清楚。一个已能识别人脸的神经网络软件包含了网络结构和神经元连接强度的相关知识。比如识别系统能正确识别出张三的脸部,但它无法说明因为这张面孔有着目光深邃的眼睛、高挺的鼻子,从而识别这是张三。我们也能让神经网络学会识别棋局中的巧妙棋步,但它同样无法阐述走这步棋的理由。
人类记忆同样如此。我们能轻易认出一把椅子,并不是因为脑
中有相关具体描述=
椅子是一个水平面下方垂直连接多处支撑架构的结构,该水平面上方又有一个垂直面,而是因为神经网络中存储着无数次看到椅子的经验,虽无法细化到每次看到椅子的具体时间地点,但是这些经验已经留在神经连接模式中,形成了有关椅子的知识。同理,我们大脑中也没有一块特定区域存储着朋友的相貌
是突触的部位辨析及整合功能让我们记住了朋友的样貌。

进化算法还可以用于编写电脑软件程序,尤其是那些需要处理大量数据的程序,最典型的例子便是微软的 Windows95系统,其中的软件便能很好地处理资源数据,而该过程均为软件通过自我演化而成,并非人工详细编写的。