人工意識的人工智慧的區別
大概我不用解釋什麼是人工意識，但是這個概念其實跟ai有一些細微差別，叫強人工智慧也可以，但是最近我認識到 「智慧型」 跟「意識」之間是倆回事。
機器智慧型是這樣的，比如說最基礎的計算器，這個也屬於機器智慧型，它會按照一定規則+指令解決一些複雜問題，但是缺乏主觀能動性，這個計算器沒有源動力，如果它突然有一天自己決定開始計算圓周率的n個小數字。那麼這個時候可以稱之為具備自我意識。當然現階段科學理論，還沒有一種非常可信的方式驗證某乙個「非我」個體具備自我意識，這個問題在學界有個很有名氣的說法叫「他心問題」，有興趣的童鞋另行研究。
那麼細化一下機器智慧型，那麼最近的十年間我們稱之為ai技術的東西，跟一百年前創造的電腦技術在智慧型這個方面有什麼區別呢？
其實本質是一樣的，就是遵循一定規則一定指令來解決問題，但是現階段的機器智慧型是學習大量資料中特定規則的過程。演算法工程師們設定了乙個學習規則，讓機器智慧型按照某種學習方式，去學習資料中的規則，然後通過學習到的規則解決問題，而這個待學習的規則，只有模糊的定義，沒有辦法知悉明確演算法邏輯。所以很多人說這是乙個黑箱子演算法。
上面這段話估計有點難理解，我再舉乙個例子來做附加說明：
就是識別，我之前在其他文章裡講過 cnn 卷積神經網路，這是乙個識別的演算法，cnn演算法學習了大量分類好的（假設是一堆貓圖，一堆花草圖），然後演算法分別提取了貓和花草的識別規則儲存下來，下次再來一張完全新的貓圖，就能輕易的識別正確。 那麼問題來了，這個所謂是「貓的規則」是什麼？ 如果你隨便問乙個人，「大佬，你是怎麼識別乙隻貓的？」 那麼回答大概可以是這樣「貓有毛髮，尖耳朵，鬍鬚，尾巴，四隻爪子等等一系列特徵」 而且只要具備區域性特徵，大佬也能識別出來。
但是cnn演算法不是這樣的，就算你掰開這個演算法盒子，給你看到裡面儲存的所有資料，你也沒辦法回答，它是通過什麼特徵識別貓的？因為它的理論基礎是「萬能近似定理」 就是乙個萬能函式，只要設定好一些變數，它可以近似成任意的函式。但不能100%等於，所以雖然這個演算法找到了最優的近似函式，但是它還是不知道它近似的這個函式是什麼？邏輯是什麼？沒有因果，只有近似。
為什麼我要琢磨這件事？
終於非常粗淺的講完智慧型跟意識的區別，回到主題，我為什麼要開始琢磨這件事？
概括性講這是乙個橫穿非常多學科的課題。我大概列一下這幾年我看的一些書的主題範圍：
1、計算機類 2、生物學 3、概率論 4、代數 5、心理學 ……
就這幾個領域也夠頭疼了。
人工意識是目前尚未解決的課題，這個乙個無從下手的難題，但是很欣喜的是智慧型問題也在被一一破解，相信不久將來這個課題也可以被攻克。
我大概是前幾年在一家外包公司任職的時候，可能是技術經驗積累到一定量後，開始浪了，內心一直渴望解決一些超級難題，心態膨脹了。所以把目光聚焦到了ai領域。
當然後來也經歷過很長時間的停滯，因為完全找不到頭緒，連入門也是摸索了很久才學習到了一些有用的知識。
有一陣子我想著放棄，這尼瑪妥妥的是乙個世界難題，花一生時間估計都會像打水漂一樣，可能一點像樣的東西也做不出來。
但是寫這篇文章的時候我終於想通一件事了，因為我比較喜歡玩遊戲，解決這個問題猶如遊戲裡的開荒。
開荒下副本，沒有現成攻略，沒有指南 指北，沒有任何乙個人可以說我的方法是對或者是錯。如果我是結果論者，那麼乙個看不到結果的過程會讓人絕望，成功固然欣喜，失敗卻讓人止步不前。
但是開荒這件事本身就讓人興奮不已，做的每一件嘗試都是前人所未知的，每時每刻可能都有新的發現。每一小點的成就，都可能是獨一無二的，在這樣乙個高度專業化的領域裡，只要稍微的往前挪一步，在這個方向上就是獨創的，就是top。
這樣的探索過程，難道不值得歡欣雀躍麼？至於結果如何，不用太過執著，成功是好的，失敗了我也有所收穫。
這就好像乙個可以玩一輩子的副本，有起有落，可能幾年過去了，一點收穫也沒有，又可能某個喝咖啡的瞬間突然靈感湧現。如果時不時有這種驚喜，這樣的人生還有什麼遺憾？
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