现在回到最开始的话题：人工智能。我们考虑的是基于图灵机，冯诺伊曼架构的人工智能，或者更进一步说，目前的计算机能够实现的人工智能。
对于一个人工智能，自我学习的能力是必要的。作为一个强人工智能，你甚至需要创新。
之前总有人和我说“计算机是很机械的，只有0和1，思维这样复杂的东西计算机是不可能模拟的”
这种时候我经常会范围一句“所以你的神经元上面可以跑模拟信号？”
很不幸，我们的神经信号，就目前人类的研究而言，也是非0则1的。
(总有人说思维涉及量子物理，我在这里澄清一下，目前已知的生化反应没有亚原子尺度反应(拜托，细胞里面搞核反应堆是闹哪样啊)，而化学反应尺度上，量子力学的影响已经几乎可以忽略不计了。)
容我吐个槽：量子力学也是几十年前就搞出来的基本成熟的学科了，虽然那玩意不好学也不好懂，丫的也别把所有看起来有点玄乎的玩意都往量子力学上堆啊！虽然传统的哥本哈根观察者解释听上去有点唯心，但是那就是个波函数塌缩的解释，不是说量子力学本身能和唯心体系兼容啊！现在是个科学还没解释的东西或者新兴唯心思想都往量子力学上靠，思维也是量子态，灵魂也是量子态，神明也是量子态，量子力学会哭的好吗？
其实这里，我们已经开始接触人工智能发展中最可怕的一个问题：
科幻小说里，电影里，甚至是我们自己的心目中，我们都认为，电脑不懂人心，也永远不可能懂。
我们曾经想当然的以为，计算机只会计算，会进行逻辑判断，然后按照判断的结果，高效而呆板的解决问题。
我们对于机器人的想象，也是这样一台会走路的人形电脑，它高效，它大力，但它不懂感情，不知道人为何爱为何恨，会为了“保护人的安全”把人关进牢笼，会为了“做最好的早饭”把地球做成糕点。
但那只是“机器人”，不是“人工智能”。
(未完待续)
(按照机器人的定义，红绿灯也是一个机器人(程序控制，输入输出)，并且非常符合我们认知中机器人呆板的形象——即使没人，也会自动按时变化，但那决不能称作AI)

所以，什么是人工智能呢？
在这一点上，我不赞成图灵判据(根据第三方在聊天中能否识别判断)，原因是中文房间理论。
(中文房间：房间里有一个人，完全不懂中文。但他有一个对码本，外面的人写一句中文，他就按着对码本，将对应的回复写上，塞出去，对码本甚至具有“同一个问题问两次会烦”、“某些事情按这个人的情况应该不知道”和“这个问题一般要思考10秒，所以你应该隔10秒再把纸条递出去”的考虑。这样，人们都以为房间里是一个懂中文的人，但其实他根本不懂中文。)
不如从根子说，不考虑代码怎么写，只提电脑能干什么。
——逻辑判断
——人能做什么
——逻辑判断
——人还有感情，还有创新能力，还会思考......
——感情的解释上面说过了，创新可以理解为科学和技术两部分，科学是从自然现象中总结规律，技术是判断这些规律能否用于改善目前的工具(广义的“工具”)，这些追根究底都是由大量逻辑判断构成的
——我们虽然计算慢，但是有灵感，有直觉......
——人脑按照神经元数目和突触数目推算，其运算能力远远超过电脑(没错，就是这样，只不过脑子里没有“计算器”这个软件，而是在用“意识”去理解数字和运算的概念然后再去运算，如果用天河二号模拟意识，然后让这个意识去理解数字和运算，那估计比我们还慢)而直觉，则是潜意识中对于过往大量经验进行分析，在数据不足的情况下得到的一个可行概率较高的解。
下面是另一种思路
——说到底，现在没有人工智能，我们空口说白话能证明什么呢？
——取一个人类精子，一个人类卵细胞，在子宫内结合。细胞经过多次分裂，逐渐形成桑椹胚，而后是囊胚，原肠胚，而后，神经系统，也就是人工智能的硬件，逐步演化产生。。。
——这是人，不是电脑。
——不，这是人工智能硬件的制造。为什么人工智能的平台不能是神经细胞逻辑门组成的系统，而非要使用半导体逻辑门呢？或者说难道在母体子宫中的孕育不算制造？生物虽然复杂，仍旧是化学反应和物理现象的集合。
——那么，孩子生下来之后，如何处理呢？
——让父母抚养他，长大之后，送他去上学，毕业后进入社会，参加工作。
——这是养孩子，不是编程。
——脑回路本身就具有逻辑判断能力，并且本身具有进化算法:常使用并得到积极反馈的连接强化，没有信号通过对连接降解，父母的抚养，学校的教育，社会的影响都是输入的信息。进化算法本身，就是对大量输入信息通过各种随机参数进行处理，通过输出结果的反馈保留处理参数的最优解，然后再让这些最优解发生重组和突变，然后迭代运算找出新的最优解。而这些最优解的集合，就是这个人工智能的意识。
——你不如说这是这个人的意识和三观。
——但是，为什么不能说他是他父母制造的人工智能呢？

这便是人工智能研究中最可怕的一面：
我们认为人与AI的本质区别是X特性。
为了探究人类思维本质，大量的人去研究X。
X的本质被发现了。
按照X的本质设计算法，AI具备了X特性。
我们现在认为人与AI的本质区别是X+1特性。
真正可怕的，不是天网，不是奥创，更不是把地球做成糕点的早餐机器人。而是我们逐渐发现，我们与AI的区别越来越小。
我们是人，万物灵长，但甚至却不比AI强。
目前，AI不如人类思维的地方，人类对其本质都还不甚理解。换句话说，只要人类理解了自己思维的某一部分，AI就会很快得到这个特性。
那么当人类思维被人类完全理解之时，AI和人之间，最后的一道墙是什么呢？
灵魂？有神论者不敬神做AI干啥？想当卡密SAMA吗？
不信灵魂的话。。。似乎最后一堵墙并不存在。
如果人类能够理解自身，AI就会得到人类思维的一切特性。
如果人类不能理解自身。。。人类连自身都无法完全理解的话，这就比AI更可怕了。
人工智能最可怕的真相是：人和人工智能之间，并没有已知的，不可逾越的理论界限，只是人对自身的理解尚不充足。
换句话说，我们也就是个强人工智能的水准。

不过，讲道理的话，人工智能一定是会有不足之处的。至少，停机判定，就是图灵机做不到的事情。
(图灵机的停机判定：
程序执行有两种结果：结束和死循环。
能否有一个可以判断任意程序被执行时，是可以结束还是陷入死循环的程序？
假设有。
设计一个程序，调用判定程序。
如果判定为可结束，则进入死循环分支。
如果判定为死循环，这直接结束。
则判定程序无法工作，与假设矛盾，故假设不成立。
所以，图灵机架构下，永远写不出可判断任意程序是否会死循环的程序。
所以，图灵机不是万能的。
欢呼吧！人工智能虽然厉害，但是终究限于数学基础，并非万能，人类万岁，思维万岁！
话说，“这句话是假话”是真话还是假话？
。。。。。。
人类的思维，同样漏洞百出。

完结。以上是在数字逻辑结课之后和几个同学讨论AI的一点看法，不成体系，虽然理论都取自主流理论，但是最后总结出来的观点就不算太主流了。
就这样了，求新观点和评论，欢迎辩论，求不，仍旧at那几个貌似对AI感兴趣的。@自由的Gisela @yangxinyue1996 @丹莫刺尔

//自己的玩意半年也不算挖坟
学了半年的算法和相关课程
发现半年前高估了目前AI的发展情况
并且跨专业考研难度远远高于预期
而且学C#Java的数模竞赛小组都不要，他们要matlab
喵了个咪的，搞个头的AI，回去码PHP去