傳統的人工智慧系統, 其實都還是不脫 "程式" 以及 "資料庫" 的機制
包括能跟你對話的siri 以及打敗旗王的深藍(把大量棋譜放進電腦裡)

也就是說, siri無法下棋, 深藍無法跟你對話

但是如果按照報導的描述
google現在玩得這個叫做類神經網路
是仿造大腦神經元運作的機制
讓電腦自己"領悟"出來貓的概念.

當它可以領悟貓的時候, 領悟豬狗牛也不是問題
這就代表電腦真的有自我學習能力
而不是只是按照人類的設定來執行邏輯.

要是真的做出來, 說不定未來人類就會跟攻殼機動隊一樣....
到時候人類就要思索, 靈魂的意義是什麼?




這讓我想到一篇中正大學很神奇的論文
專門用來辨識色情圖片的演算法
論文裡有大量的三點全露圖片

........誤發

他應該只是做特徵分類而已，應該不是一般人想的那種「學習」，事實上現在語音辨識也做到了類似的技術，以前語音辨識在使用前，必須由使用者做十五分到三十分的訓練，讓電腦記住你聲音的特徵，但現在語音辨識已經不需要了，例如 siri 你就可以直接使用。

換句話說，他經由一些數學模型（主要是機率統計），把所有的東西歸類，對電腦而言，可能就分類為：

第 0001 類，第 0002 類, 0003 類....

事實上電腦不知道什麼是貓，當你查詢貓時，會被轉成查詢第xxxx類，至於電腦怎麼知道要怎麼轉，還是要人工手續，我指的人工手續並不是指人工去標示類別，而是給的訓練資料裡就含有物體名稱的標記。

事實上相關理論模型，數十年進步程度十分有限（這和 AI 領域是一樣的），大幅進步的只有電腦運算能力，所以能做到以前做不到的。

以前也推導過許多特徵分類的機率模型，但實驗結果卻沒什麼用，後來想想，人腦也是經由複雜計算來學習和辨識的，所以我們不只要一個有效模型，還需要一個超級電腦，因為我沒有超級電腦，所以就不玩了。