摘要：熵增原理自發的有序是不存在的我坦白這一點是過于復雜的物理概念，我解釋不明白，但結論能夠最簡單的說明有序必須在某種介入之下完成。還是熵增原理那就容易理解為什么數據的準確和恒定，對計算機是如此的重要。

來自這個問題的答案。

人類思維和智能的本質是什么？思考這個問題，也許能讓我們更好的了解計算機和人類自己。

——甚至某種方面上來看，我都有點覺得：計算機其實就是我們自己……

人類的判斷和行為，總體上是通過“因為……所以……”、“如果……就去……”這類的邏輯建立起來的。你可以思考一下，大多數的事情是不是這樣。

就你的例子就可以。哪怕表述如此亂七八糟，都可以非常簡單的做分析和說明：

人臉識別：人類也是憑對人臉的固定印象，先粗略的觀察形狀和顏色。如果差不多，則找出人臉的邊緣形狀，尋找頭發、五官等關鍵要素，最終確認是人臉的圖案。更細微的，人類對人臉各部分根據位置和顏色可以做詳細分解，對細微動作所對應的感情可以匹配固定的印象。雖然人的識別能力比計算機要高的多，但本質仍然是圖像識別和數據庫匹配。

識圖翻譯：世界上所有的物品都可以尋找到一些判斷條件，只要符合某些條件那就是這個東西。這仍然是邏輯性的。目前當然是不可能做到（多大的工作量！），所以百度識圖只是接受現實退而求其次。

氣話的判斷：學習語言就是學習社會文化。如果你認為語言只是分析詞句，那太幼稚了。比如說“我去”，人類也是首先學習正規的語法，理解一般的語言邏輯。而后在社會上頻繁看到“我去”這種突然出現的不合邏輯的用法，從而學習并記住了“我去”這種說法可能有其他意義。對其他的氣話和潛臺詞也差不多。

所以總體上來看，人類的思維是由經驗和邏輯組成的。通過機械的記憶和學習獲得經驗，而后通過邏輯推導得到新的經驗，而經驗本身又包含對邏輯的改進和發展……如此往復迭代。

我并不否認人類存在著憑空想象的能力，并且人類對這個能力的機理幾近一無所知。但可以肯定的是：想象只是必要時推人類一把的催化劑，必然不是人類邏輯的主體。人類通過想象獲得發展思維的線索，但仍然必須使用經驗和邏輯，將想象的事情變為現實。

我坦白這一點是過于復雜的物理概念，我解釋不明白，但結論能夠最簡單的說明：“有序必須在某種介入之下完成。自發而隨機的過程最終只會增加混亂。”

提到這個就是說，人類之所以成為現在的人類，就是由于人類高超的按邏輯主導去做事的能力。如果人類只使用想象來決定行為——我無法想象這樣發展到最后會變成什么樣子。

這也就決定了，人類目前對人工智能的研究方向，仍然傾向于繼續授予計算機明確的邏輯，讓計算機在明確的道路上越走越遠。（哪怕是自學習這種連程序邏輯都自發產生的發明，那也是明確邏輯）

并且長期的來看，這一點是有效的。笑話人不如人，不要光看著計算機出丑。這么多年來人工智能有發展的地方，題主不要睜眼瞎行嗎？

曾經人類是很依賴模擬手段的——用物理量的真值，表示所期望的數據。例如用電壓，表示音頻波形在某點的振幅。甚至出現過模擬計算機這樣的嘗試——真正操作物理量，用來完成運算過程。例如加減乘除，就真的用運算放大器，對電壓進行加工。

但模擬最終仍然在數字的面前節節敗退。可以說數字實現侵入一個行業，就在一個行業內勢如破竹，把模擬的打得沒有喘息之機。（最近的一個例子是數碼照相替代模擬膠片。我記得在2000年后不久，那時候還有專家說“模擬膠片可以原子級無限清晰的記錄影像，這一點數字永遠趕不上，模擬相機永遠是選擇之一”。現在一看，結果呢？模擬相機現在也只是“還有”而已…）

因為模擬終究無法保證數據的準確。模擬的干擾廣泛，并且無法處理高頻，數據加工、存儲過程中操作一次損一次，最終剩下的全是噪聲，無法達到實際可用的精度。對模擬電子技術和數字電子技術這兩個學科有基本的認識，就不難理解這一點。

如果你認可：

人類無法單憑純粹的想象，就創造出一個全新而有序的事物；（熵增原理）

人類只會把自己的思考和行為方式，抽象成計算機去實現之；（經驗-邏輯關系）

如果把程序代碼視為數據，那么數據本身就是邏輯；

數據的胡亂，就是行為的胡亂，最終必然導致全面的混亂。（還是熵增原理）

那就容易理解為什么數據的準確和恒定，對計算機是如此的重要。

從這一點上來看，講數據抽象成0和1的離散化，無疑對計算機歷史來說是最偉大的發明——通過丟棄最小分度以下的精度，去換取最小分度以上的完全準確，漫長的歷史證明了這個取舍怎么看都是值得的。

為什么用2進制，只是因為電子技術上用2進制做出來最為方便，并無太多考慮。不詳細討論。

玩過模擬器就知道了。如果需要模擬一個其他部件，那么準確的描述其他部件本身，并準確重復其他部件受到刺激時表現的行為，其信息量和計算量必然比其他部件本身要更多。

所以計算機如果要完全的模擬人類，在計算速度、存儲器等性能上，就必須優于人類。這不存在任何的商量。

這一點你可以去看新聞（生物學家估計人腦容量是多少多少字節之類的）。人類現在觀察自己的能力和機理，都猶如看一個深不見底的深淵：連深度的估計都做不了，只是知道地表粗淺的表象而已，就更不要提把這個“深淵”用機器復現出來了。

連要超越的指標都不知道，到最后又何談超越呢？目前的人工智能的粗劣表現，很多都是由于這個問題：不是程序員不想算，而是考慮實際條件，目前的機器實在算不出。

我記得東京大學有臺超算叫做“地球模擬器”——這個名字就代表了一個永恒但又無法實現的夢想——人類希望能用計算機準確的“跑”出地球的未來。但想做到這一點，就要有包含和超越地球所有物質的計算能力，這終究又是不可能的。

注：你不能看機械工作計算機比人類快多少——機械工作只不過使用了人類邏輯的一個小小的子集。

能夠實現“邏輯動物”的基本框架；

性能特點和人類互有長短，各有擅長之處；

復雜智能所需要的存儲、運算能力，和人類仍然差距巨大；

計算上追近人類的性能，能力上追近人類的行為方式，仍然是目前唯一可行的技術路線；

人類對自己有多深的了解，才能創造出多接近人類自己的計算機。

“瓶中之腦”是一個思想實驗：把大腦拿出來放到瓶子里，保持存活并接通所有的神經信號，給大腦輸入完全符合現實世界的全部信息。那么大腦能否知道自己是在真實的人體中，還是在這樣的實驗瓶子中？

這個實驗也有其他的表述方法，例如：

我們究竟是實體的人，還是更高智能生物發明的‘計算機’中跑的一段程序？

是不是有一個更高智能生物，像巫師看水晶球一樣，無條件的觀察和暗中影響著我們這個宇宙？（等同于有神論與無神論的爭端）

我為一臺游戲機種編寫的軟件，能否主動判斷出運行環境是真機還是模擬器？（注意，這個表述已經是一個實際問題！！）

這個問題是有結論的——不知道，也不可能知道。這個世界在本質上是結果論的：只要所有的響應都和現實一致，那么這個“現實”是真是假，到頭來也無法察覺。

那么從這個意義上去反思：我們作為人類，所鼓吹的“智能”到底是個什么東西？

從人類獲取智能，以及用計算機重復自己的智能的這個經歷來看，人類的“智能”其實也不過是一些經驗與行為方法的總稱。只要能夠實現同樣的這些內容，那無論是真人還是計算機，都可以稱為是有智能的。例如：

人類能夠計算一些數學問題，計算機通過一定的程序也能計算，計算機有沒有智能？

人類用人類的方法下棋，計算機用計算機的算法下棋，計算機有沒有智能？

人類按照自己的意志和行為習慣操作家居設備，計算機分析人類的行為習慣（甚至猜測人類的意志）去操作家居設備，計算機有沒有智能？

機械設備的堵轉等故障，人類通過觀察決定緊急停機，計算機通過傳感決定緊急停機，計算機有沒有智能？

所以將“智能”神化成人類的“專利”，號稱機器“不能重現”的說法，從原理上看就是荒謬的。