当前的AI不聪明。我个人感到。我现在要做的是数据识别，尤其是大数据的识别，但是人类的思想，意识，直觉，洞察力，能力越深，数据依赖数据越少，数据依赖数据越少，但是少于数据依赖数据，数据依赖数据就越少。以0/1作为物理基础的人工智能可能具有智能限制，也就是说，无论如何都无法达到智力的某些功能。然后，现代AI的出现确实在某些领域（例如图像识别）显示出非凡的功能，但只能说计算机的表面特性提取具有优势。

　　通常，人类习惯于归纳和分析，获得深层的同质识别事物，并且计算机不会建立高级概念或更高层次的均质连接（这必然会忽略许多浅层信息，而不是大型信息） - 大量特征的规范提取/完善，区分无与伦比的复杂性的事物，这与人类思维的方向相反。不能说什么样的想法更有利，并且通过与其他事物的联系来表达对一件事的理解。

　　从生物的角度来看，简化了特征，并寻求深度信息的特征之间的互连，它似乎是能量储蓄和快速的。这在本质上显然是正确的，无法获得足够的食物和危机。因此，在消费的基础上，提供无限能源供应的计算机似乎更快，准确。因此，建立出色和缺点的标准不应达到速度，而不是精确度，而应是特征连接的有效复杂性。对于计算机，我们必须回答Wang Wang所谓的什么，四只腿是什么以及狼的头是什么。目前，我们必须量化和完善特征，因此我们遇到了世界无限世界的复杂性（幸运的是，事物，事物，事物，事物，个性越强，表现越弱）。

　　深度学习在一定程度上处理了魔鬼的复杂性，因此计算机具有一定程度的识别能力。但这是正确的方向吗？这可能是公司期望的未来 - 掌握大量数据，并根据大量数据表示“什么”。为什么我只能选择这种愚蠢的方式？为什么不只是使用三个功能来表达狗。尽管它不是100％准确的，但它确实在生活中有效，这正是公司追求的。为什么？

　　王王（Wang Wang），四腿和像狼的头一样回答，只是三个想法。有了三个想法，无论狗的形象是否出现在您的脑海中（也许狗在每个人的脑海中闪过，都不同），您都意识到这是一只狗，也就是说，在它的知识知识，这些知识可以与所有事物结合在一起，了解一切，理解一切，人类，所谓的人类如此被称为事物。理解是扮演此功能。

　　从这个角度来看，无限和许多要寻求无限复杂世界的事物更好地简化并找到如何实现这一知识。变化总是没有改变的。因此，我不知道计算机是否可以用0/1作为物理基础来实现此功能。现代人工智能的方向可能是错误的或无助的。

　　我希望这个世界更聪明，到处都可以看到。我在机器人的服务中奔跑，甚至像人造神奇宝贝世界一样。机器宠物无处不在。与哈维斯沟通以取代现代社会的孤独感，我认为这不仅是算法的优化智能，而且很棒的是它具有实体。可以看出它是可控的。那时，我45岁，也许AI时代确实来了。我喜欢这个时代，我愿意为这个时代为自己的力量做出贡献。很少。

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