主题：【原创】神经网络和人脑运作的数学原理是相通的 -- 真理
《实践论》摘录:
认识从实践开始，经过实践得到了理论的认识，还必须再回到实践中去。
认识的能动作用，不但表现于从感性的认识到理性的认识能动的飞跃，更重要的还须表现于从理性的认识到革命的实践这一个飞跃。
毛主席说：“这个概念判断和推理的阶段，在人们对于一个事物的整个认识过程是更重要的阶段，这也就是理性认识阶段。”经过这种有低级到高级的思维转变，由现象到本质的了解，使人们的认识从感性认识到达了理性认识的高度。
毛主席说：“外面的人到延安考察，头一二天，他们看到的是延安的地形、街道、屋宇，接触了许多人，参加了晚宴，听到了各种说话，看到了一些文件，但是他们任然对延安还不能有深刻的概念，也不能作出合乎逻辑的结论，这就是感性认识。”
到达理性认识的高度也就有了解决社会矛盾，指导实践活动的有力武器。
那么如何从感性认识进一步深化到理性认识是不是一件简单的事情呢？是不是三言两语总结归纳就能做到的呢？当然不是。毛主席告诉我们：“要完全地反应整个事物，反应事物的本质，反应事物的内部规律性，就必须经过思考作用，将丰富的感觉材料加以去粗取精，去伪存真，由此及彼，由表及里……
书上说从猿到人的进化里程碑是开始会使用工具。三体作者说第一个抬头仰望星空就标志着人类出现了，仰望星空指的是思考或者想象吧。
那么AI进化的里程碑是什么？
我看就是毛主席讲的从现象出发找到本质，从感性认识到理性认识，归纳出理论，从而能完整地反应整个事物。
也就是关于学习的学习，目前这个也是人脑特有的能力。人如果发现通过一个方法达到某个结果很难或者很慢，或者根本就不行，会修改原来的方法或者彻底换一种新的。目前的AI还没有这样的能力。
关于这个问题，目前到是有两种模型相关，就是哥德尔机和AIXItl。两者都是业界大牛提出来的，然而遗憾的是还都没有实现，而且即使实现了也受哥德尔不完全性定理的约束，也很可能比不上人脑。
哥德尔机是一种假想中可以进行自我完善，从而以最优的方式解决问题的通用计算机程序。哥德尔机基于递归的自我提升架构 (recursive self-improvement)，即当它能够自我证明新的代码提供了更好的解决方案时，它会自动更新为更优的代码 。哥德尔机是由Jürgen Schmidhuber (LSTM网络提出者) 于2003年提出。因为Jürgen受到库尔特·哥德尔的数学理论的启发而创建该模型，所以命名为哥德尔机。
图灵机是计算能力的上限，现有的计算机从能力上来说达不到这个理论的上限，即使是未来的通用量子计算机也是如此。而如果人脑的能力超过图灵机（这是有可能的）那么计算机就永远不可能超过人类（从能力上）。
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而效率考虑的是计算的复杂性问题。这个除了硬件结构还要考虑算法。所谓的量子霸权就是指（在某些问题上）量子计算机的计算效率可以大大超越经典电子计算机。而这个问题之所以有争议就是有些算法可以使经典电子计算机在理论上表现和量子计算机差不多，所以目前的量子霸权也有可能是更有效的算法还没发现。
绝大多数人对实数的理解就是字面上的无限不循环小数
这是无理数啊。。。
图灵机里有一个关于停机的概念，就是给出一通输入之后，会不会导致无法输出，也就是死机，机器就停在这一步了，没法往下走了。
数学意义上的避免死机，即如何设计一个机制，确保这件事情不会发生，这是不可能的。
从目前的计算科学来看，即使是把问题限制在非常小的一个范围内，不涉及到所谓的人工智能，单纯的数值计算，避免死机也是不可能的。只能是死机之后重启，而且这个死机是人来定义的（对机器而言并不是，陷入死循环的计算和正常计算并没有差别）。
当然，这并不意味着人脑高于电脑，这只是问题的一个方面
反正实数基本上都是无理数，在实数轴上随机选一点，是有理数的概率为零。😄
莱斯定理证明：关于计算机程序的任何一个非平凡特征都是不可判定的。
这里的非平凡特征简单说就是一部分程序有，一部分程序没有的特征，也就是需要判定的特征（平凡特征是所有程序都有或者都没有的特征，所以也不需要判定），包括停机，内存泄漏，被0除等等。
这些不可判定问题以及哥德尔不完全性定理，都和“自指”有关，也就是“理发师悖论”。人类虽然也不能说解开了这些悖论，但至少有跳出这些悖论的能力，但计算还不清楚有没有类似的能力。