我对 AI 这个领域不熟，只能提几个点回应。 1. Turing Machine 不存在随机。但绝对随机真的存在吗? 如果绝对随机存在，只要有一个模组可以产生绝对随机的结果， 再把产生的结果输入给电脑，其实电脑就可以有绝对随机了。 只要存在一种方法取得绝对随机，这对人工智慧的拟人化就不成问题。 这整个讨论其实没有必要去提量子电脑，那和能不能无关。 2. Turing Machine 有无法计算的问题。事实上很多无法计算的问题， 不只是电脑无法计算，人脑也无法计算。其实是半斤八两。 3. 电脑有没有办法「想到新的理论」? 其实穷举所有命题， 再把可以证明或可以否证的删掉就可以了， 这样就得到既不能证明也不能否证的命题。 但这样算不算是「想到」，又要看怎麽定义了。 单纯从外部的行为来看应该是满相似的。 4. Turing Machine 顶多只是模仿人类的「某一种」思考模式， 并不是模仿人类全部的思考模式。 5. 现在有没有复杂度够高的电脑，要看什麽样叫作够高。 IBM 在 2009 年发表了 "The Cat is Out of the Bag: Cortical Simulations with 10^9 Neurons, 10^13 Synapses" (SC 2009) 这篇文章，已经可以模拟到猫脑规模的神经网路。 如果我没记错这是用软体做出来的。 在 2010 年已经有人开始提 memristor 这种电子元件的特性和突触相似， 因此也有很多人投入用硬体模拟神经网路的研究。例如： "Nanoscale Memristor Device as Synapse in Neuromorphic Systems" Nano Letters, 2010 "Memristive synapses are becoming reality" http://www.ine-news.org/view.php?article=003396-2010-11-26 "MoNETA: A Mind Made from Memristors" http://spectrum.ieee.org/robotics/artificial-intelligence/ moneta-a-mind-made-from-memristors/0 (请自行接起来) 只要量产，很可能就可以建构出人脑规模的电路网路。 但光有规模很可能还不够，结构其实也很重要，不是有量就可以。 5. 人工智慧并没有消声匿迹，充其量是 rule-based AI 现在势微而已。 现在也算是枝繁叶茂，各式各样 machine learning/discovery 的理论都有在出。 hierarchical temporal memory 这种系统也都还有人在研究。 并没有「强人工智慧目前的发展停滞住」，只是可能速度比较慢或者没那麽红而已。 我不是这方面的专家，但这个领域其实一直都有在进展，软硬体方面都是。 6. 从盘面的复杂度来看，围棋远比西洋棋或象棋高。电脑赢了西洋棋， 但还赢不了围棋是很正常的。除了复杂度以外，有些对西洋棋和围棋最佳化的技巧， 没有办法套用在围棋上面，所以进展也一直很有限。 我个人是认为外在可以观察的部份，人工智慧迟早是会表现出类似意识的功能。 因为没有什麽一定做不到的理由存在，就只是要等技术进步到那里而已。 -- 我实实在在的告诉你们，一粒麦子不落在地里死了， 仍旧是一粒，若是死了，就结出许多子粒来。 约翰福音 12:24 --

※ 发信站: 批踢踢实业坊(ptt.cc) ◆ From: 122.116.24.61 ※ 编辑: sitos 来自: 122.116.24.61 (01/24 01:24) 不如反过来问说，要做到什麽程度才能避免碰到中文房间的问题? 从外在来观察，人的心智运作就可以避免碰到中文房间的问题吗? ※ 编辑: sitos 来自: 122.116.24.61 (01/24 01:49)