主题：旧金山 -- 胡里糊涂

人工智能的本质就是抽象数据结构(ADS)+算法(algorithm)。

对某一特定领域，如果能够实现以下两点目标，该领域的人工智能就能实现。至于能不能做得比人强，更多就靠算法的优化。

1建立表达该领域知识的抽象数据结构。这一步有点类似“翻译”。围棋牌在人眼里，是经纬相交的格子，棋子落在相交点上，形成“盘面”。建立表达盘面信息的抽象数据结构，就是让计算机可以用自己的“语言”描述当前“盘面”。

2 建立操作上述抽象数据结构的算法。需要强调的是：1）算法一定是基于特定数据结构的；2）算法必须保证结果的收敛；3）相同抽象数据结构的不同算法之间是存在效率差异的。

曾经，围棋被认为很难实现人工智能的。后来的成果，很大原因是完成了蒙特卡洛搜索的算法构建。但是，该算法与图像识别没有多少关系。基于多层神经元网络的机器学习的基础是Hinton等人提出的反向传播(BP)算法。

因此，约束在特定领域中讨论，人工智能肯定可以强于人类，问题只是在时间和成本。阿尔法狗下一步棋所需要消耗的能量远远大于李世石。

现在，网络中讨论的应该是通用人工智能。我猜，他们的意思是：不建立领域知识的抽象数据结构，或由类似大模态的人工智能原机来完成这一步。

对此，我是持怀疑态度的。

我认为，即便在当下，在多数人（75%）面前，以chatGPT为代表的大模态人工智能是可以 “模拟”逻辑推理。毕竟， chatGPT最擅长的就是一本正经的胡说八道；同时，多数人（75%）自己都不会逻辑推理。