自從AlphaGo戰勝人類，掀起一股基於神經網路和深度學習的AI浪潮。給人類的未來帶來無限想象，也收穫了大量的資本和關注，真的如此美好嗎？以下分享個人的認識，或許不容於主流觀點，能多引起大家的思考就夠了。

狗也有神經網路

不是罵人。 非洲象有 2570 億個神經元，人有860個，狗有5。3億，貓有2。5億。以大象為例：研究表明非洲大象能辨認其他100多頭大象發出的叫聲，能夠擁有幾十年的記憶……。

一個明顯的結論：不是神經網路使得人類如此特殊。

神經網路是黑盒子

神經網路是一個黑盒子系統。 兩端與外界相連，是已知的；中間層連線的權重是隱藏且可變的。 當人類在學習的時候，我們的隱藏的神經連結就漸漸改變並固定。 每個單獨的神經元鏈路沒有固定意義，並不會代表固定的意義，也就是並沒有“祖母細胞”“克林頓細胞”這樣的固定概念。

以下觀點是錯的：

存在一個特定的神經元表示"克林頓",另一個代表其夫人"希拉里",二人之間存在一個叫夫妻的連結.

其最佳模型是一個黑盒子系統。

最簡單的神經網路

人類智慧是白盒子

人之所以區別於動物，在於精神層面，使用工具，使用火，直立行走這些外在表象都是次要的。

人類之所以持續進化，是在於發明了語言和文字，進一步能夠記載，傳承和發展文明。我相信的一個觀點是“

如果大象也發明了語言和文字,大象也能進化出高等智慧,也許更好"

。

在人工智慧的三大主要流派”行為主義“，”連結主義“，”符號主義“中 ，個人認為符號主義才是根本。

對於克林頓的家庭關係：用符號主義就完全可以用上面的描述

存在一個特定的概念符號表示"克林頓",另一個代表其夫人"希拉里",二人之間存在一個叫夫妻的連結.

每一個概念，都是一個符號都是明確定義。 我們數學裡的點，線面，物理裡的宇宙，大爆炸模型，暗能量，都可以用符號表示。

總之，人類之所以區別於動物，在於一套充分進化的白盒子（符號）系統。

神經網路AI-智慧的倒退

再次比較神經網路和人類：

"貓狗大戰"

貓狗大戰是研究神經網路模型的基本入門練習素材。

人類能夠能夠分辨出貓，狗，而且說出貓狗的同與不同，以及附加其上的”動物“的概念。

但是訓練好的神經網路模型雖然能區分二者，卻無法說出任何相關的概念，對它們來說，一切只是畫素而已。

"多邊形識別"

神經網路能夠區分三角形，四邊形，但是你需要給他一堆這兩種形狀去訓練。

人類只要簡單的概念推理，就能知道三角形到任意多邊形（只要可數）。

神經網路AI,無它! 唯利用人類的動物本能耳.

人類：黑盒子模擬白盒子

人類只有神經元系統這套黑盒子可用，但神奇的是，透過人類文明的不斷積累，用這套黑盒子模擬出了白盒子。 我們能夠推理，能夠利用概念和符號，但是效率極低。

有一本心理學經典名著《思考，快與慢》，個人認為這本書挺好，但可以用本文來做更好的概括。

快思考的部分:就是黑盒子-是人類神經網路的物理基礎部分.

慢思考的部分:就是白盒子-是人類符號推理的軟體上層部分.

人類用這樣不專業的方式進化著，我們並非天選，是幸運+努力。

神經網路AI：白盒子模擬黑盒子

目前的神經網路AI基於馮-諾依曼計算機體系。

馮-諾依曼計算機體系實際上是一套符號邏輯系統，也就是”

白盒子

“。所以

神經網路AI實際上是用符號邏輯這套白盒子模擬了那套人類神經網路的黑盒子.

效率不高，可以想象。或許只是我們對神經網路的執念造成這樣的技術路線。

改變未來：找回智慧的正確方向

所以現實是: 人類和計算機,各自在不擅長的領域努力.

該反思了.

人類長期進化出來的身體，無法短時間改變，但可以改變思路，讓數字智慧重回正確的發展方向。

人類應深刻反思目前基於神經網路的AI發展路線，發揮馮-諾依曼計算機體系的真正能力，讓它回到符號邏輯的擅長的領域。

神經網路能夠產生一些有價值的應用，可以用專用NPU晶片去實現。 但不要指望它能引領人類文明，這樣的黑匣子並不能指引人類走出矇昧，相反會存在很多風險。

上帝:"請叫我上帝!"

雲智熵:"容我再想想~"

符號系統:"上帝"

神經網路:"!@$#^&*"