有一本书叫how the mind works。你这水平先看看科普
【 在 cyj 的大作中提到: 】
:  
: 十年之前，我还是一个大水车，经常在csarch版上大放厥词，表示单纯的体系结构学术  
: 研究没有什么空间。现在想想，那时真的是错得厉害，完全是无知者无畏。不过，正是  
: 当时的无知者无畏，让我选择了跳出单纯的体系结构研究，逐渐转向了人工智能+体系  
: 结构交叉学术研究的道路。  
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: 一晃十年过去了，自己在这条路上已经走了一段时间，感觉似乎采到了一些low-  
: hanging fruits。但是真正离“做一台聪明的计算机”这个初心，反而越走越远了。甚  
: 至，连什么是一台“聪明的计算机”，也说不太清楚。做得越久，产生的疑惑越多，很  
: 希望得到一些指导。而csarch版在tianbing版主同志的带领（和到处贴小广告）下，一  
: 直是我所知道的国内体系结构最繁荣论坛。因此，借这一方宝地（或者说灌水的老战  
: 场），说说自己的疑惑。  
:  
: 第一个疑惑是“聪明的计算机”到底功能是什么。我做了N年人工神经网络处理器，很  
: 多时候已经被人贴上了这个标签。深度学习这样的人工神经网络解决了感知和一部分认  
: 知的问题。其实，我内心还是比较倾向符号主义那一套的，用某种逻辑表示知识并进行  
: 推理。这块当前已经是很冷门的技术了，短期内也没看到大突破的迹象。但是我总觉得  
: 推理（以及联想、涌现等高级认知功能）才是真正“聪明的计算机”应该干的事情。而  
: 这些高级认知功能又很难拍到人工神经网络上面去。这就表明，“聪明的计算机”可能  
: 不是做人工神经网络处理，至少不全是做人工神经网络处理。  
:  
: 第二个疑惑是“聪明的计算机”到底结构是什么样的。如果高级认知功能无法通过人工  
: 神经网络达成，那么人工神经网络处理器体系结构就不会是“聪明的计算机”的终极结  
: 构。未来的寒武纪，也绝不会仅仅是人工神经网络处理器，而是需要更强大全面的能  
: 力。我博士期间搞过SAT，看起来SAT是推理的一种基础核心方法。而SAT访存计算都不  
: 规整，要做一个高效的SAT的体系结构非常困难。还有人认为，抄人脑结构可以实  
: 现“聪明的计算机”。但在神经科学还有很多未解之谜的情况下，目前抄人脑脉冲神经  
: 网络抄出来的东西，不说高级认知功能，简单的感知问题都达不到实用水平。  
:  
: 第三个疑惑是如何对“聪明的计算机”编程。事实上，这里面有一个触及根本性的科学  
: 问题：智能的编程语言到底是什么？这是一个长期有争议的科学问题。现有来看，至少  
: 有四种主要的编程方法。传统的祈求式编程，程序员需要显式地去指定计算机的每一步  
: 应该干什么。这种方法显然和机器智能相去甚远，但是却是工业界的主流。逻辑式语言  
: prolog是当年五代机的核心，适合推理。函数式语言LISP是60年代由人工智能大师麦卡  
: 锡提出的，理论上有很强的表达能力。近年来人工神经网络的复兴，各种编程框架本质  
: 上是描述人工神经元之间的连接关系和强度。从现有发展看，还不存在一个大一统的智  
: 能编程语言。也许推理、学习、记忆、联想等等需要不同的编程语言，但这对程序员来  
: 说太痛苦了。  
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: 想来想去，觉得这些疑惑，很多是我们做芯片做系统的人解决不了的。唉，没办法。  
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智能就是众多简单能力的叠加吗？当叠加到多少就能叫智能？
【 在 llwwwww 的大作中提到: 】
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: 等到图像识别，语言识别，以及其他各个领域子系统都做到足够牛逼了，那时候把数据捋一捋，组合到一起，没准就比较像一个三岁小孩子的智力了  
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发自「今日水木 on iPhone 7 Plus」
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