什么叫做底层机制不同，什么叫做本质不同，这我不关心。我关心的是，正因为深度学习与人脑是如此的不同，所以神经科学的一些发现无法应用到深度学习上。诸如迁移学习、小样本学习、对抗样本等深度学习遇到的困难，为什么在人脑中解决得这么好，我们也完全无法利用从中获得的灵感来改进深度学习。
【 在 ilovecpp (cpp) 的大作中提到: 】
: 我第一段的意思和你完全一样。
: 但“A和B的底层机制有本质的不同”和“A和B的本质不同”是两回事。例如，图灵机和递归函数的底层机制不同，但可以说它们本质上相同。
: “现在的人工智能本质就和人的智能不一样”这个论断，我认为现在没有人有资格下。或者说，下这个论断的人请讲一下人类智能的本质是什么，以及，既然你了解它的本质，那么阻碍你把它复制出来的具体困难是什么。
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