所谓人工智能，我以为就是人工模拟自然演化和人类思维。
（自然演化和人类思维，在我看来是一样的，前者是自然的思维，后者是神经的演化）
前提是对自然和思维有足够的认识。
而对这对象，我们了解多少？
我们的数学还远不能对世界的事物作出足够的描述。
逻辑也不能反映自然与思维的本质规律。
没有这些基础，人工智能无异于瞎子摸象，空中楼阁。
自然之所以如此美妙，思维之所以如此强大，都在与它们的强大信息能力：
静态的，空间的，即存储能力；和动态的，时间的，即处理能力。
再看看我们所依赖的信息处理手段－－计算机。
无论那一方面，都弱的可怜，
而且，在这种数值化的思维中，它的能力的发展也只能是线性的，
在质上，永远无法与自然相比，就如同自然数的增加，尽管永不停息，
可其数目永无法与实数相比。
数值的，精确的信息，容易描述，也容易建立其模型，
但这种信息，占用信息机器的资源（空间与带宽）是极其惊人的。
(为什么MPEG损失一些质量，却可获非常大的压缩率）
我们现在正是处于这样的困境，而对策却只有parallel一途。
然而，我们却看到：
宇宙中，星体的线性增加，带来的是复杂性的突变。 数据挖掘实验室
群体中，人数的线性增加，带来了多姿多彩的社会。
这些都表明，自然中，复杂性随规模的增加而超递增的增加。
但对多个CPU或流水线，效率几乎总是遵循递减律！
我们所能利用的手段，比起自然给我们设置的障碍，微不足道！
此parallel非彼parallel,我们还有什么可自豪的？
做algorithm,AI,architecture的同志们，非常辛苦，但回报有限，所yu剩空间日渐缩小。
这一切都需要在诸如数学之类基础理论上有一革命性的突破，
彻底改变现有的思维方式，就如同量子的思想之于机械决定论。
是非逻辑必须突破，诺伊曼体系必须突破，线性的全部资产也必须突破。
迟早都会有进展，希望早一天到来。
但我也相信：主观对客观的认识，永远不会终结。
江山代有才人出，Einstein,Cantor之后又是谁？
诸位全都甘于在一个狭小的空间里寻求掩耳盗铃式的满足吗？ 数据挖掘工具
你说得有道理，我也认为建设在现在的数学逻辑基础上
的计算机技术是不可能获得如人类的智能的. 可是也
不能完全否定现在的人工智能研究，起码可以推动
机器的自动化，更多的代替人类的体力劳动。
> 然而，我们却看到：
> 宇宙中，星体的线性增加，带来的是复杂性的突变。
> 群体中，人数的线性增加，带来了多姿多彩的社会。
呵呵，为什么说是线形的，我认为是非线形的，只不过
非线形项在平常的处理中给忽略掉了，但在长时间，大数量时
它的作用就表现出来，进入后面的 复杂 状态
> 是非逻辑必须突破，诺伊曼体系必须突破，线性的全部资产也必须突破。
> 迟早都会有进展，希望早一天到来。
> 但我也相信：主观对客观的认识，永远不会终结。
> 江山代有才人出，Einstein,Cantor之后又是谁？
> 诸位全都甘于在一个狭小的空间里寻求掩耳盗铃式的满足吗？
AI 听起来很诱人，可是要有突破估计不易，
我看情话的 AI 版也没什么新东东，讨论 一下prolog,
list 呀之类的，都懒得看了
是啊,我也这么想.就算过去的AI没有实现以前的承诺,但是
它还是产生了很多新技术, 新算法, 并不是白做的. 即使是
过去让人失望, 但是能让AI研究者放下过高的期望,
做一些实在的事情,撇开是否真正的智能,先让它至少看起来
是智能--所谓黑猫白猫,能捉老鼠就是好猫.虽然有点无奈,
但是,认清了我们目前离那个宏伟的目标实在有很大的差距.
其实AI不是孤立的一门学科,它与认知科学,心理学,社会学,
生物学密切相关. 所以, 它的前进需要共同的努力.
> AI 听起来很诱人，可是要有突破估计不易，
> 我看情话的 AI 版也没什么新东东，讨论 一下prolog,
> list 呀之类的，都懒得看了
目前我们也希望看到让人兴奋的事情.如果大家看看机器人
踢足球的录象,也许会有点兴趣, 更多的东西,如果深入了解,
会发现它其实正在做真正智能的努力,例如<复杂>一书的思想.
目前也许没有大的突破,但是它正在酝酿,而且变化是必然的.
一旦有突破,整个世界就会发生巨变,也许很好,也许很糟糕, 数据挖掘工具
但愿我们不要落在后头. 这就是开设这个版的目的.
数据挖掘交友
