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真正严重的是：概率学AI看来永远达不到我的目标——通用人工智能。
（注：杨立昆，即YannLeCun，美国人工智能学家，深度学习的创始人之一，被誉为“卷积网络之父”
。
）
“于是我反复思考那个唯一的通用智能，越想越气愤。
它凭什么那么简单却那么厉害啊？”
国务卿不举手直接站起来：“简单？你不是刚说它极其复杂、无法制造吗？”
“它长得极其复杂，运作的原理却非常简单。
跟概率学AI正好相反。
我们用概率学AI解决一个问题，构造框架简单明了，但具体实现要做非常复杂的设计、计算和测试。
其中有些部分纯粹靠反复碰运气，碰到正确答案为止。
为什么正确我们都不知道。
而且无法移植，能解决人脸识别的AI设计遇到翻译问题马上废掉，几乎是从头做起。
也就是说，我们没有一个关于智能的整体解决方案，都是具体问题各自为战。
大脑是一个明摆着的整体解决方案。
大脑神经元不懂任何算术，更别说概率学，执行的操作就那么两下。
组成一个庞大的网络却能解决一切问题。”
“哦？我听过的科学家，都说大脑的运作原理无比复杂。
你却说简单？那么简单的话，能分享一下吗？”
“刚才我讲人怎么下棋的时候，已经说过了：记录，模式抽象，分类，层层创造新概念，把记下的模式用来预测。
完了。”
国务卿一时摸不着头脑。
图海川挥手让他坐下。
戈德曼坐在旁边不动如山，根本当他不存在。
“同行们注意！
下面是你们不知道的，或者不愿意承认的。
连接主义者很不幸。
他们的直觉其实是对的，但生活在上个世纪，生物学和认知神经学都太落后，根本不懂大脑。
我们先来看看大脑到底怎么工作。
“我们的计算机程序，数据结构非常复杂，大学时数据结构基础就要学一年。
谷歌推出的AI数据标准，光是‘张量’一个结构就能把有些专业人士打晕。
而大脑呢？它只传输一种信号：神经电位冲动。
它只存储一种数据：组合序列。
“我们的感官接受很多种信号：视觉接受电磁波，听觉接受声波，还有压力、惯性方向、热量转移速率、无数种化学分子，气溶和水溶分子接收体系还不一样……大脑可不像计算机，为每种信号规定一种格式。
大脑在神经系统的边界层就把它们全都转换成神经元冲动，在内部全都存储为组合序列。
所谓冲动，就是一个神经元以电位形式兴奋起来，并把兴奋传给连着它的另一个神经元。
每个冲动本身都是一模一样的，区别只在于从谁传给谁。
所谓组合，就是哪些神经元一起兴奋。
所谓序列，就是不同组合兴奋的先后顺序。
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