形势严峻！

以成熟神经网络为中心的AI技术路径震荡全球，激起全球科教产业的一次“浪头”。但，依赖数据、数理概率、渐进式大模型架构改良的神经网络应用，实有三个问题不能解决。

第一，“判断者知识”问题，即越出数据而足以构成“智能”的判断标准的知识，从何而来。

第二，“非合作语义”问题，即不同的工业场景对相同的词可能有相反的不兼容的语义和表述，这将导致模型发散或性能急剧下降。

第三，“可理解性爆炸”问题，即随着不同层面的语义互相组合，模型无法兼顾通用性、准确性和专门性。

这三个问题都牵扯到制造业运行规则的细节和“底盘”，更牵扯到国家竞争力。阅读钱学森老师的文献，这些问题，实际上也不能简单地被控制科学解决。

目前看来，最好的办法还是依赖大量的有数学知识又具有抽象能力的软件工程师。过去，我国软件工程师常常只是作为执行者，并不体现研究性，这种模式是不可持续的。我国软件工程师的发展与现行的国产软件的公司制度是极端冲突的，这种生产关系的矛盾迫切需要解决，至少，要激活软件工程师的研究性，至少，我们应该鼓励培育储备一大批“战略工程师”（软件）。

我们应该鼓励软件行业继续发展，做实技术底座，淘汰那些老、大、富但已经提不出清晰而有效的战略的软件企业，要分析研判控制人工智能产业和软件技术的比例，才能更好促进制造业和国家竞争力的发展。

（原文来自作者私人通信，有删改）
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修改:darkk FROM 223.104.71.*
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