谈人工智能与智能

智能的定义是什么？搬运百科之类的应该很好，但这里不搬运了，主要是我也没看，不了解。现在只讨论现今的人工智能是否可以称之为智能？

2016年，阿尔法狗在大众媒体的出现使得机器学习和深度学习这些概念逐渐为人们所了解。但是，在此之前，这些行业的精耕细作已经有半个世纪之久。作为一个眼界所限的人，可能看不到这些到底代表什么。

强智能，区分于现今所谓的人工智能，最初在高中有看到一篇文章写了这个概念，但当时也没有注意。作为一个普通高中生，思想有所局限，连机器学习这些东西是什么都不知道，所以别说论证人工智能是否是智能了。

说下，现今人工智能的最简单概念。机器学习是人工智能里的一个领域，而深度学习是机器学习里面的一个领域。非机器学习的人工智能领域是老一辈人物所想发展的，但是我对这些领域有什么内容并不了解。至于，机器学习，可以表述为，通过数据习得规律。深度学习，是学习深度比机器学习更深，更精细化的学习吧。

但不管是传统的人工智能还是现在火热的学习，都是涉及到计算机的编程，有其针对领域，无论是1997年的深蓝还是2016年的阿尔法狗，他们背后的算法都只能做一件事，无法迁移到其他环境。机器学习，必须针对某些数据进行训练，然后才能用到实际。这也没什么，因为人也得经过学习才能够实践。但是，针对于这个特定模型的算法就只能做这件事，而在本质上与人具备的学习方式有所区别。《终极算法》里面讨论了存不存在一种最终的算法，能够自己决定具体场景应用哪些算法，从而到达人类的智能。（这东西怎么跟X战警里面的《逆转未来》有些相似啊，里面的机器人能够识别变种人的超能力从而做出应变）

《终极算法》我只看了20%，后面的讨论比较复杂，我是看不下去了。至于，传统的人工智能，应该有，符号推理，专家系统这些。不用说，这些东西缺乏一定的灵活性，而且在实际中也确实不比机器学习这种粗暴的方式。

但是抛开，是否真的能找到一种终极算法，传统的人工智能是否管用。我们来讨论《on intelligence》里面作者的想法。作者认为，基于行为主义的理念深深地影响了人工智能研究者----大脑的内部无法被认识，那么就从行为表现来构建智能。而从大脑的外在行为表现来定义智能，使得智能只能针对一定的领域，无法对各类场景做出反应。人工智能的研究者为了行为而构建了各种复杂的模型，但是这些模型不具有通用性。这些模型想要绕开大脑的内部结构定义智能，犹如未观察到其他行星轨道变化认为地球是宇宙中心一样。这是一种为正确认识真理前的经验解释，虽然在现在看来，能够符合事实，但不是真理。

智能是生物体为了生存而对刺激做出的反应，从这个角度讲，草履虫的智能跟人的智能没什么区别。但是基于背后的模型应该是优雅简单的，并且具有通用性。

后记：本来想写《精神分裂的故事》《小学到高中的老师，大学的老师》《人的好胜心》之类的，但是这些都有点太过于个人观点了，而且最近认为像一些文章一般，讲讲自己的见闻，讲讲自己的故事，就算你讲得再有趣，有什么用呢？还不是一个故事而已。这样的故事千千万万，以前有，现在有，将来也有。不是说这些故事没什么意思，而是这些故事都看，是看不完的。---来自看了几篇《我跟你讲一个故事，你可别哭》后的感想。

这篇文章还是布局胡乱，不知自己要讲什么，而且一些资料也没有给出严格的定义和来源。