评论: 高盛两万字报告：人工智能没那么神奇

非常好的文章，特别是这一段：马库斯：“人脑的神经网络与人工智能工具使用的神经网络完全不同。而且，与某些人的观点相反，这些工具并不像人类那样进行推理。人工智能机器最多只是进行一些诺贝尔奖得主丹尼尔·卡尼曼（Daniel Kahneman）称之为系统1思考（system 1 thinking）--反射性统计分析，而很少进行系统的思考--刻意推理。人工智能机器正在学习，但它们学习的大部分内容是文字的统计，以及通过强化学习，如何正确回应某些提示。它们学的不是抽象概念。”
人工智能工具使用的神经网络，是模仿人脑的神经元和链接，但是数量和层次都非常有限。例如训练车辆，基本上用海量的车辆和非车辆这两类图片，调整链接的权重来取得正确的结果，在统计的意义上，当然也可以指望这个网络用于没见过的车辆。也许有人会加上像识别人脸类似的识别轮胎功能。但是它仍然没有类似人脑的思考推理功能，除了我上面说的学习之外。在自动仓储方面没有问题，在自动驾驶方面就很危险，已经报道有自动刹车错误判断的例子。机器的僵化或者说逻辑问题还是存在。
软件受限于硬件的说法不对的，电脑下棋早就超过人类了。重点是人类用自己的脑子去想自己的脑子是如何想的，本身就是个无限嵌套的没结果的循环，既然想不明白当然就没有这类软件了。

高盛除了会数钱，对人工智能懂个屁。

这篇又臭又长的报告是人工智能写的。

科技对经济增长的作用会越来越小，人类社会将回到三百年前经济长期处于停滞不前的状态。

还在初级阶段，当然不神奇。
现在输入的数据还是少数人在控制，数据有选择，结论就会偏。数据混入太多错误，结论就也会有错误。
输入数据经分析归纳推理，只是比人快。把结论交给人是第一步。把结论交给机器人，再发出指令让机器执行，这就超出人可控制的局面，不单神奇，而且有危险。

人工智能的井喷取决于量子计算机的普及和平民化。软件现在还是受制于硬件的局限。

牛！

怀疑这篇又臭又长的报告是人工智能写的。