※ 引述《mgtsai (铁轨不是我偷的)》之铭言： : 其实我会提这件事 : 主要是针对作者所提的 HTM 是「真实智慧」而不是「人工智慧」一句 : 从这一句看来，其实作者对解开智慧之谜有种极度乐观的诠释 : 甚至有点像是近乎宗教式的宣称 : 即使作者的 HTM 架构是个很棒的架构，可以解决掉不少问题 : 但这时就宣称这就是「真实智慧」 : 未免有见卵而求时夜，话说得太早之嫌 我想这可能是对於「真实」这个字眼太过敏感了。 所谓的「真实」应该是指它是在提出有关人脑的模型，是可以经由神经科学验证的 结构，不是想像或模拟人脑的人工智慧模型。 也就是说，无论这样的架构解决的问题是多是少，只要它是基於人脑的研究，而非 纯粹的电脑科学模型，就能这样宣称。 当然这个用词的语义或有延伸与想像的空间，却也不过是一种较具行销效果的用词 而已。实在不必太过焦虑。 像《皇帝新脑》也明显是过於焦虑的产物，大半本莫名奇妙地讲述一堆量子力学和 数学的东西，仅仅是为了反对形式运算能达致强 AI, 还因此很牵强地说人脑必然 应用到量子效应，甚至想要增修量子力学的内容。实际上只有一些跟心灵哲学比较 相关的部分有意义，但原本人工智慧跟自我意识就不是同一件事。 : 我自己在面对这个问题的态度上比较保守 : 至少我认为，人工智慧还有一个相当大的环节，是没被 touch 到的 : 人类有着非常强的推理与归纳能力，尤其是抽象层面的推理与归纳 : 至少我目前还看不出来，像 HTM 这类的架构可以用什麽方法解决好这个问题 这有一个问题，人类的推理与归纳能力是什麽。 我常举一个例子，一个简单的运用模式辨认的猜拳程式，绝大多数人就猜不赢它， 一般只要是纯粹零和的游戏，只要良好运用模式辨认，都很容易超越人类平均值的 表现，是否人类的推理与归纳，其实也是较复杂的、较多层次的模式辨认呢? HTM 这类的架构，看来就是一种运用平行处理、具有快速收敛特性的模式辨认系统， 理论上只要有足够多的层次，就可以达致规则的辨认，甚至规则的规则的辨认，而 不仅仅是资料序列的辨认。 人类的推理与归纳，似乎和这样的过程并没有什麽太大的差异。当然细节仍然有待 推敲，只是我觉得要让机器有一定的推理归纳能力并不困难，也不一定需要用 HTM 才能解决。机器学习理论本来就是在解决这样的事情。 任何强调人脑与机器差异的说法，在有关人类的部分，也应当仔细检验，我们是否 夸大了人类的能力? 是否把复杂现象当成固有特性而「欺负」现在电脑的运算能力 不足以模拟复杂现象? --

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