人工智能之學習的本質

目前的程序與人類之間的根本區別之一是人是可以自我學習提升的，學習提升可不可以理解為邏輯的自增？那人類邏輯的自增是自我完成的還是非自我完成的？信息歸根結底還是外界注入的（唯物主義），但是信息的分析、歸納、篩選是由自己完成的，計算機能做到嗎？人腦是具有抽象能力的，能將外部紛繁蕪雜、林林總總的信息歸納抽象為秩序、穩定、規律的信息，這種能力的本質又是什麽呢？讓計算機採集一堆數據，然後從中抽取出有用的，甚至有些用於進行邏輯自增的，這個步驟如何完成？

 

比如，如果當前程序是自動汽車駕駛程序，當它發現路面堵塞時，能不能因為發現天空中飛翔著另外一輛汽車甚至飛機或鳥，就可以邏輯自增出在堵塞條件下飛翔的選擇？這裡涉及面感覺很廣，當它發現有一樣東西在飛，能不能馬上聯想到與自己的運動方式是迥異的？不能？能？是不是感覺討論不出什麽結果，可能是由於涉及面還是太廣了，目前就算是素材的收集吧。

如果汽車會自己問自己爲什麽路面堵塞了就必須要停的話，說不定它可以想到飛的選項。而這裡飛只是一種選擇嗎？

 

我們可以想像，在汽車的世界觀里，它是無法感知到空間的確實存在的，因為它是在二維世界中活動的，即使這個二維世界有時候是一個曲面，它應該還是無法確實感受到。因為它是生活在二維世界中的，它沒感受過三維世界具體是什麽樣子，所以根本想都想不到，如果換做是我們人類，估計也很難想到。類比一下，生活在三維世界中的人能想像四維世界是什麽樣子嗎？這裡是不是涉及到一個經驗的問題，如果沒經歷過，就很難想像到，但人會推理及聯想，這是後話。

 

這樣思考，一個運行中的程序，能不能自己更改自己的運行邏輯呢？