1、智慧型 ＝ 實踐 + 犯錯誤 + 吸取教訓 。
人工智慧，它跟人類的只能沒有什麼區別，也有模稜兩可的時候，也有做錯事的時候，我們不可能把機器設計成絕頂聰明的生物。
比如乙個不小心被邪教欺騙的人，你能說這個人不具備一定的智慧型嗎。所以在設計之初，應該允許人工智慧犯錯，甚至可以說人工智慧可以很「愚蠢」。
2、智慧型建立在大量謬論之上。
例1__古人認為「太陽繞著地球轉」，從現代天文學上講，這個說法是錯誤的，但是你不能說古人沒有智慧型。
例2__光是粒子和波」，這個說法是真理還是謬論？基於現在的實驗，這個說法被廣泛接受，但是這個結論不可能是永遠正確的，我們只能「暫時」認為它是真理，同時我們還要抱有懷疑的精神，時刻警惕這個「真理」，不斷發現新的、更切合實際的「真理」。
人類還不夠智慧型，所以還沒有能力設計出絕對智慧型。
將來，人工智慧會像人類一樣，在其智慧型的發展過程中，不斷地對其底層的謬論進行不斷的修正。
3、
關於人工智慧的一些幻想
理論太枯燥了，以下是我平時的一些科幻構思,全是與人工生命有關的，因本人文筆太差，只能給出個草草的框架 注 前三個構思曾發表在96年第二期的科幻世界上 綁架當生命可能以資訊方式傳遞，隊長帶人在地底打算攔截敵方將領的中微子波，以實現綁架其之目的，但接收器壞了，最後隊長決定用自已的大腦來接收這個資訊，於是...
造人論壇上關於人工智慧的一些科幻想法
理論太枯燥了，下面是十幾年前在造人論壇上登的一些科幻構思,全是與人工生命有關的。因本人文筆太差，僅僅能給出個草草的框架 注 前三個構思曾發表在96年第二期的科幻世界上 綁架當生命可能以資訊方式傳遞，隊長帶人在地底打算攔截敵方將領的中微子波。以實現綁架其之目的，但接收器壞了，最後隊長決定用自已的大腦來...
關於人工智慧的一些概念和演算法
deep learning 稀疏編碼演算法sparse coding是一種無監督學習方法，它用來尋找一組 超完備 基向量來更高效地表示樣本資料。雖然形如主成分分析技術 pca 能使我們方便地找到一組 完備 基向量，但是這裡我們想要做的是找到一組 超完備 基向量來表示輸入向量 也就是說，基向量的個數比...