半岛彩票理解大脑是当今世界最富挑战的研究领域之一，大脑以其高度的复杂性和模糊性以及鲁棒性，成为人类科学一直以来难以攻克的堡垒。然而，近年来随着计算机技术的发展，机器学习尤其是深度学习技术，使得人们看到了人工智能未来的一丝曙光，然而随之而来的争论也喋喋不休。其中包括以雷·库兹韦尔为著名代表的恐惧派，和以其它一些科学家组成的无畏派，恐惧派认为人工智能技术是一种十分危险的技术，它将使得人类最终被其创造的机器所消灭，而无畏派则认为完全不必要担心，因为现有的人工智能技术非常低级，因此不会对人类构成必要的威胁，反而警告恐惧派的人们，不要因为他们的YY而阻挠了科技的进步。很显然，无畏派是对的，但是我很担心其中一些人的立论观点和逻辑链，他们或许并没有真正想明白这些事情背后的真正的理由。因此，我将我平日里的所见所想表达出来，供大家讨论学习。学识浅薄，疏漏难免，如有错误，欢迎大家指出。
众所周知，现有的人工智能概念其实更多是基于统计规律的学习，包括深度学习，而这种学习是不具备人类智能基本特征的，这些能力包括一些低级的功能和一些高级的功能，比如想象、推理、综合、灵感、情绪表达等等。这种不具备类人且不超过人的智能，我们将之称之为弱人工智能。而对于超越人类智能的智能形式，我们将之称之为超人工智能，这种智能在某些功能上比人类高出一个等级，拥有更强的实时性、反应能力、思维能力和记忆力，更重要的是——学习能力，当然还有可能包含一些我们现在不知道的能力。而与人类处在同一个等级上的智能，我们称之为强人工智能，强人工智能又可以分为类人工智能和非类人的智能，其中非类人的人工智能在本文中不进行讨论，因此本文中如有出现强人工智能一词，即代指类人工智能。
文中还多次出现了智能一词，在有些段落可能指人类智能或者类人智能，但在一些段落，比如谈论到人类未来社会发展的展望时，可能代指人工智能技术，这两者需要清楚。
文中还出现了“奇点”一词，很显然本文不是讨论理论物理学的文章，如果有人理解错了，请将之自动转换到雷·库兹韦尔所著的《奇点临近》一书中“奇点”的含义上来。
文中还多次出现了教育一词，这里教育的词义有些扩充，不仅仅指在教室里学知识，而是泛指一切的学习活动，而在有些段落中则指代高级的学习活动，而在有些地方，如讨论现今的社会制度时，仍然代指现有的教育体制。
如有更多不懂的，请自行百度，如果我写错了，实际上因为时间的关系和难以控制的篇幅，我很多地方都没经过仔细推敲，如果我有写错了，请告知我修正，于人于我，善莫大焉。
人工智能能否统治人类，这是一个令人浮想联翩的话题，在雷·库兹韦尔的《奇点临近》中，作者对人类未来社会的场景进行了十分令人担忧的描述，这种描述认为在已经完备实现弱人工智能的不久将来，首先通过一些手段，如大脑的逆向工程实现类人工智能——这需要一定的时间积累，在此基础上通过利用“大规模集群”的类人工智能技术，便可以逐步超越类人工智能，一旦这种进步的速度达到一个临界点，那么这种超越的类人工智能便会质变为超人工智能，进而成为一种超越人类意识的“上帝意识”的存在。而在这之后，人类的命运将由自己亲手创造的东西所终结。
这种观点得到了很多人的赞同，引发了人们对于未来机器人统治人类的无限遐想，当然也引来了不少批评如：李志飞的《为什么我说奇点临近的作者就是个大骗子？》、王威廉《为什么Ray Kurzweil 的垃圾科学理论能够骗人？》，这两边说法各执一词，但我认为两边的说法并没完全的对错，先把观点列个总结：
1、是否如《奇点临近》一书中所说的，在不久的将来——本世纪中叶，乃至本世纪末或者下世纪，机器人是否会统治人类？
类人工智能肯定会到来，但是这个时间问题很难说，我认为在本世纪达到的可能不大，可能会在下个世纪有些许的曙光，其线世纪，也可能更久，可谓路漫漫其修远兮。
人工智能的发展是历史的必然，这是人类历史上，首次从探索外界，转向了探索自身，真正实现了从向外探寻到向内探寻的转换，而这种转换带来的改变将真正超越人类自古以来对外探寻所做出的一切成绩。而当人类真正能够实现类人工智能时，人类也将摆脱被造物的束缚，真正成为万物之主。
要想制造出超越类人工智能的人工智能，类人工智能是一条必经之路，然而我们对类人工智能线、从弱人工智能出发
弱人工智能在目前已经看到曙光，可以想象在不久的将来就能够实现由多个单一智能功能组成“混合人工智能系统”，这种“混合人工智能系统”是由诸多领域的一系列顶尖智能系统组成，可能包括：自然语言处理系统、视觉系统、运动系统、知识系统等等组成的类人智能体，这种智能体可以开车、救护、清洁、服务、修改文书、实时对话和翻译、理解人们的情绪等等，
那么这种0.5个人和完整的人类智能区别在哪呢？很显然弱人工智能虽然也能干人类能够干的事，但是他们并不能理解他们做的是什么，更不能体会到这些不同事物之间的关联，以及事物内部的本质。把这种特点概括起来只有两个名词：关联、本质。这让我想起这是一对在哲学学科中是非常重要的概念，哲学正是人们不屑探索诸多事物之间的关联以及这些事物背后本质而发展出来的一个学科，而关联意味着全面、联系的眼光，从整体出发看问题，而本质意味着好奇心和寻根究底的能力，这两点正是哲学专业最重要的两点特质，可以说在机器与人的界限越来越模糊的可见未来，是否拥有哲学思维将是人类之所以成为人类的必要条件，也是人类作为人的最后尊严（其实从本质上讲，人类之所以成为人类正是因为拥有能够反思自我，探寻宇宙的哲学思维能力，只是工业社会将这种能力愈发地打压下去，而将自私和短视弘扬起来）因此，我们是否可以因此而下结论，曾何几时，国际象棋被认为是人类智能面对机器智能的最后堡垒，后来围棋被认为是这一堡垒的继承，
而在诸多智力游戏、学科和职业被人工智能攻陷的未来，我预言人类最后堡垒将是哲学，
因为哲学中所需要的两大特质：联系的眼光和探寻本质的能力是机器难以做到的。3、类人工智能的不确定性
类人工智能的本身具有相当大的模糊性和不确定性，举一个最简单的例子就是，一千个读者就有一千个哈姆雷特。很明显对于写文章，作诗来说，每个人的能力都不一样，有些人能够写出传诵百世的华丽篇章，而有些人却可以写出“大炮开兮轰他娘”的千古绝唱，当然，更不用提什么高考作文、毫无灵魂的八股文，没有营养的网络文，以及毫无中心思想的僵尸文。同样经过完备训练的人写出文章的思想、辞藻、组织形式都与其他平常人不同，而这种智能都是从后天的学习中得出来的，并非设计或者制造出来的。
更进一步，抑郁症患者和正常人对某些同一事物的看法是不一样的，而这种不一致超越了正常的界限，但是它同一千个哈姆雷特并没有本质的区别。这暗示我们，即使是人类大脑，都很难去控制干预。也就是说，
类人工智能怎么去界定？会下棋算不算智能？看到树，甚至种属不同的花，将它的名字，甚至界门纲目科属种信息准确地说出来，算不算人工智能？能够同声传译将中文变成英文算不算人工智能？能够与人对话，能够依据你的声音情绪说俏皮话哄你开心，算不算人工智能？能够给出文章自动写出摘要，能分辨中心句，算不算人工智能？以上提到的这些功能都已经在现有的不同行业中取得了应用，并且功能会进一步更加强大。仿佛人类能做的都已经被机器全包了：律师要下岗，秘书要失业，司机要消失，医生要被裁员，甚至连基金经理都已经快被量化模型取代了，最可怕的是如今连一部分这些算法的构建者——一些低级程序员都要被解雇，这种无法阻挡的庞大力量，仿佛如同工业革命宣告解放人的大量体力活动一样，信息科技革命仿佛预示着要将人的众多脑力活动也解放掉。毫无疑问，这种趋势是存在，并且是加强的，今后人类的大量脑力活动，尤其是低级脑力活动，肯定会被逐步取代，然而这又是另一个严肃而有趣的命题了，如果有时间，我也会讲到。但是在这些职业中，并不是所有脑力活动都要被取代的，那问题来了，究竟是什么样的脑力活动才不会在未来失业呢？答案是：具有创造性的职业。比如：
毫无疑问，这些职业都是极其富有创造性和变化性的，其面对的问题和处境总是在时时变化，需要人最大限度地发挥其创造能力。当然也有例外：比如只会照本宣科的大学教授，毫无疑问，这种毫无价值的劳动，因其传授知识的低效率和不具备创造能力，将逐渐被历史所唾弃，其低级部分将被大规模在线课程所取代，其高级部分将被精通教育的高级家庭教师以及善于诱导和知识渊博、品格高尚的老师所替代。从上面举例的职业中可以看出来，这些职业基本上是属于文科专业或偏于文科、管理科学的专业，这也符合这样一条规律：那就是，经济程度越发达的国家其大学生越倾向于选择文科和管理科学。可以说人工智能的发展，在某种意义上能够淘汰人类脑力活动中的“落后产能”，其通过剔除掉脑力活动中那些滥竽充数的“南郭先生”，从而进一步提高社会的生产效率。当然你也可能会说，现在已经有可以模仿梵高作画的机器和能够自动写出优美的唐诗宋词的算法。但是，我想说明的是，这种算法更多还是在于统计规律，就是基于已有的先验知识进行统计推理，但是并不能创造新的知识，最重要的是这种所谓的人工智能也不能理解其作品的内在涵义，可以说，这种智能只不过是一种高级的“全文”打字机而已，不同的是“全文”打字机日以继夜地通过26个字母的排列组合打印出毫无规律的文字（但是只要你坚持不懈，总能打印出一句莎士比亚的作品），而这种所谓的智能只不过是有规则的“全文机”或基于统计规律的“全文机”罢了，其根本不能理解它的行为以及这些成果的背后意义，总之，杂乱无章的文字组合不能称之为艺术，同样，总是基于一种模式进行“工厂式”创作的画作，也不能称之为艺术，哪怕是有规律的杂乱无章和有规律的机械重复。
这就引申出关于智能产生最终的核心——学习，上面已经指出，关于类人工智能的定义很模糊，但是其最核心的一点，那就是人类的学习能力，原始人类通过不断地学习才掌握了水与火的特性，学会了审美，情绪表达等复杂的高级动物行为。很著名的一个例子就是狼孩，当人类脱离社会环境，其智能几乎不复存在，而且其寿命也将大大降低。
类人工智能可能出现吗？答案是肯定的，这在于人类有多大程度能够对自身的大脑进行破解，也即实现大脑的逆向工程。但是这仅仅是一种物质基础，而制造这种物质基础，在可预期的将来是有希望实现的，这样仰赖于大脑科学的研究进展。如同计算机只拥有了cpu和主板并不能够实现丰富多彩的功能一样，
物质的基础只是提供了进一步飞跃的条件，而产生要想这种能够从冰冷的机器到可以享受
GTA5的飞跃，则必须依赖软件，智能的产生也是同样的道理。显然，拥有一堆的杂乱的神经元，并不能输出韵律优雅的莎士比亚诗歌。2、雷·库兹韦尔错了——为什么机器人不会统治人类？
雷·库兹韦尔为什么错了，我想根源在于其忽略了智能产生的最重要基础——学习，唯有通过教育，乃至完备的教育体系、培养计划、经过科学的教育方法训练，加之由高素质的教育专家组成的学习互助系统，才可能产生高质量的类人智能或人类智能，而学习的另一特性——即社会性，也是必不可少的环境，脱离社会系统的智能，
无论是人类智能还是人工智能，就如同放在戈壁滩中的洗衣机一样，犹如一块废铁，且不久之后，连其自身原先的形状和外表都无法保持。
这两点对人工智能最重要的因素，正是容易被忽视的。作者假想通过数量庞大的类人工智能大脑进行“集群分布式计算”而很快达到超人工智能，而问题是大脑越多越好吗，我想起了那句古话：多不如精。如果认为拥有1000亿个没经过任何学术训练或者教育的大脑能够思索出什么高深的理论，我认为这种概率不比扔一千亿个骰子全部是一点的概率要大。大脑不是芯片，学术研究也不能简单地类比成为多个杰出大脑之间的分布式计算，当然，数量是必要的，但是数量的继续增长并不能永远带动质量的增长，这一点如同机器学习中训练样本达到一定数量之后，数量的继续增加并不能带来性能的改变，而网络的参数变则成为决定性能的关键因素，而确定这参数的关键，则是学习——接受完备和优雅的教育。
到这里讨论的结果就很明确，那就是智能与否，并不在于是否拥有一个人类大脑，比如狼孩，其虽然拥有人类的大脑，但是并不具备人类的智能——无法使用语言、具备高级的审美能力等。千千万万个由狼孩组成的狼孩社会显然不会产生文明，更不用提伟大的思想。因此，如果只是单单把成千上万个未经过完备学习的类人工大脑组合起来，形成一个有数百亿乃至上万亿人工大脑组成庞大的“类人工智能集群”系统，可以想象，这种系统并不能产生所谓精美绝伦的诗歌或者振奋人心的科学发现，相反展现在我们面前的很可能是一个在庞大的菜市场中数万亿个泼妇对而骂街的场景。
虽然上万亿个大脑组成的“类人工智能集群”系统是不现实的，那么是不是说“类人工智能集群”系统是不可能实现的呢？非也，很可能会形成以百、千、万为单位的小的“类人工智能集群系统”，而这种集群系统在一定程度上如同真正的人类专家组成的研究小组，在未来社会管理当中，其很可能会被授予公民资格，而并不是奴隶，但是只能拥有智能以及智能的载体，却完全没有现实行动的载体，简而言之就是有脑无身的智能体。这一块涉及到未来社会中的人工智能地位，如果有机会也会专门写一篇来探讨。
因此作者假想通过数量庞大的类人工智能大脑进行“集群分布式计算”而很快达到超人工智能是根本不现实的，可以肯定地说，
那么批判雷·库兹韦尔的人就有道理吗？或许他们也应当反思。比如，在《为什么Ray Kurzweil的垃圾科学理论能够骗人？》文中，作者认为现有的人工智能过于低级，其用如今的机器并不能理解人类语言的基本语义一例，说明如今的人工智能发展还在初很级的阶段，从而论证雷·库兹韦尔是错的，今后人工智能并不会到来。其实这种推理是有问题的，诚然如今的人工智能并没有发展到一定的规模，也的确会撞到墙，但是并不意味着今后的类人工智能不会偃旗息鼓一段时间之后，再次出现更大增长。作者整篇文章给出的逻辑链是：这种东西现在很弱，因此它以后仍然很弱，即使以后会变强，也是后来人思考的事，我们就不必担心了。很显然，作者并没有给出能够完整且严密的推理链，仅仅认为一件事物现在是怎么样就认为以后是怎么样，并且在没有确凿的经过证据链推理的结论面前置身于世外，还把这种责任推卸到子孙后代的身上，这种隐藏在背后的价值观很值得担忧。作为科学工作者，为一己而谋无可厚非，但是更要有为万世而谋的担当，很多东西都是前人造祸，后人遭殃，不然今天中国的房价不会如此高，产业升级不会如此之困难，老龄化问题也不会这么严重了吧？
如果说我们想去创造一个机器跟人一样有智能甚至超越人的智能，到底怎么做到呢？太多地方做不到，语音识别能做是因为我们可以把语音信号数字化，但还有很多东西没法数字化，比如我们的心理活动和情感，这些是没法数字化或者说还不知道怎么去数字化，因为它是务虚的，算法没法做出一个传感器插在你的脑子里，然后把你的思维互动记录下来。
在《为什么我说奇点临近的作者就是个大骗子?》一文中，作者也在反驳雷·库兹韦尔的立论，但是其用语音识别为例子，错误地认为思维、情感不能进行数字化，显然这过于“人类体验中心”化了，人类的知觉、意识都源于大脑，尤其是前额，顶叶和丘脑这些区域，这些地方的高度发达正是人之于动物区别的主要所在，而这些部分的构成仍然是大量的神经细胞组成的神经网络，网络通过电信号传输的工作方式和电性不均匀的特性本身就是一种高度信息化的过程，当然可以进行数字化建模，只是现有的科技水平达不到而已，以此来否定类人工智能也不能达到，是难以站得住脚的。
我个人相信强人工智能迟早会发明出来。也相信AI领域会是下一个资本与人才的宠儿之一。具备这种特质的领域并不普遍，而是寥寥无几。接下来的几年，对AI的投资将逐年倍增。
我想象中的奇点与书中描述不同，知识并不会以指数级增长，同样会撞墙。但它会革命性地改变人类社会。最大的变化是人力将在各个层面得到完全的替代，就业将不复存在。
我对作者对于超人工智能的自信表示怀疑，另一方面我不认为如果强人工智能存在，那么奇点存在的这种奇怪的推理，显然作者仍然认为强人工智能的出现必定是呈指数增长态势的，我并不知道作者为什么会这样想，很显然，我认为依靠“大规模类人工智能集群”的技术来实现超人工智能是不靠谱的。并且，奇点到底存不存在，是很值得怀疑的，我在后面会再详细谈论这个问题。
人类智能的出现，是大自然的一个奇迹，在惊叹人脑高度复杂和不确定性的同时，我们也感慨大自然神奇造化的鬼斧神工。然而智能究竟如何定义，这是个十分困难的问题，人类智能本身就包含很强的多样性和不确定性，制造出来的人工智能究竟长什么样？这个问题根本无法回答，因为问题本身就是错的。因为人工智能不可能被制造出来，我们顶多能够制造人工智能的物质载体——人工大脑，但是对于智能本身——大脑的网络参数和状态变量，是无法进行干预的，起码在可预见的未来，这是不可想象的。
人类智能形成的最关键因素有两个：一个是教育，一个是社会性，教育或者其低级层面——学习，是智能的生母，脱离了教育，智能便不能称之为智能，起码不能称之为人类智能，因为通过一些低级的学习活动也可产生智能，只不过这种智能非常低级。而社会性则是智能产生的土壤，脱离了社会，人类智能无法自发地产生。
弱人工智能将存在非常长的一段时间，人类将会逐渐体会到其带来的快乐和痛苦，但有一点是毋庸置疑的，那就是，无论什么样的智力游戏被攻克，无论什么样的职业被取代，无论什么学科受到冲击，弱人工智能不会取代人类的根本地位，因为其缺乏两种最关键的特质：那就是，联系和本质的思维。人之所以为人，或者说
。哲学作为人类尊严的最后护城河和最坚固堡垒，一旦被攻破，就意味着弱人工智能已经演变成为类人工智能。类人工智能的实现，意味着人类第一次真正突破了自然界赋予的局限，第一次获得完全理解和改造自身的能力，从而开辟了摆脱人性，走向神性的道路。然而，即使类人工智能得以实现，学习的过程也是必不可少的，如果有朝一日人们创造出了类人工智能体，那么它将如同新生婴儿一样，需要人类去教育，因此类人工智能体并不会给人们带来多大威胁，相反这是一种非常有利的工具，经过特定的训练，它如同被驯服的奴隶（打个比方，未来没有奴隶，只有不同的智能体应用场景，同智能体一样，人类也有不同的应用场景），以及和优雅的贵族一样，在各自的岗位贡献自己的力量。相比于讨论类人工智能的造反，我觉得未来的人们可能更关注其道德和道义上的问题，并且有关于这方面的争论将会漫无休止。
超人工智能是个虚无缥缈的问题，讨论它已经超越我们的认知和经验界限，如果要进行这方面的探讨，我觉得不比两个醉汉划拳喝酒吹牛逼得出的结论要强，因此过多的讨论是徒劳的。但是，就我看来，其希望或许是有，但是非常渺茫。如果未来，人类在机器上实现了超人工智能，那么很可能人类已经率先将这种技术应用在了自己身上，也许，此时已经人类已经没有身的概念了。当然，这里的超人工智能有个跨代的标准，你要认为爱因斯坦也算一个超人工智能的例子，我就无话可说了。
，如同工业革命让人类摆脱了枯燥的体力一样，人工智能的发展，让人们摆脱繁杂枯燥的脑力劳动，使得社会的劳动生产率得以以前所未有的趋势上升，更进一步，它能够让人类更清楚地认识到自己的本性，认识到人类之所以为人类的尊严所在，进而弘扬这些可贵的品质，消灭那些丑陋的恶习。人工智能还将使得社会更加扁平化，倒逼教育改革，完善社会治理体系等等，总之人工智能的发展意味着全人类光明的未来。可以预见，在未来的一个阶段里，其将成为各个国家争抢的战略制高点，谁优先掌握了人工智能技术，谁就能在生产率上领先一个等级，从而在短暂的竞赛中获取压倒对手一个数量级的优势。
教育可以被替代吗？这个问题问得我脊背发凉。因为就我目前得到的结论，在可预期的将来，类人工智能顶多算个没血没肉的人类而已，其仍然要经历婴儿，童年到成年的过程，也就是说其仍然跟人类站在同一起跑线上，或者顶多，它的学习能力更强，学习新东西的能力更快，反应更加灵敏迅速，但是仍然要学习，不学习则是废铁一块。而如果教育可以被替代，或者从另一个角度说，知识、经验、思维，是可以被移植的，并且能够被模块封装、打包传输，之所以说这种情景令人脊背发凉，是因为自此开始，类人工智能体将首次超越人类，因为人类必须经过童年的学习乃至终生的学习，来获得这些体验，而一旦知识能被移植，则说明机器在起跑线上就超过了人类。自此，人工智能将在自己的道路上越走越远了。
教育是否能被移植，这个问题的讨论将涉及到非常深厚的理论知识，已经不是我这种人能够谈论的了。但是有一点是可以推想的，如果知识能被移植，那么在人脑上的移植的难易程度要比在机器上难得多，因为人脑是生物介质，首先要通过介入天然的生物介质改变自身的状态非常地难，空间也是有限的，机器体则没有这种限制了，人们在设计的时候就可以留有冗余、接口和不同的模块以应对各种突发的情况，一旦失败说不定还能初始化，而人脑的初始化显然要更难以及更加不可控制。同样的例子可以延伸到大脑的优化，可以肯定，在未来某个时间节点之后，对机器脑进行优化会比对人脑进行优化要容易得多，人脑可能会通过基因工程、胚胎工程以及后续的促智工程进行提高，而机器可能只需在软体上稍加修改，那么自此，机器将获得先天优势，不但在哲学意义上和人类平起平坐，还将从生理结构上彻底打败人类。
然而还是那句话：思维是能够被移植的吗？人的大脑有上千亿个神经元，由此构成的神经网络错综复杂，其网络参数的复杂程度超乎想象，并且其动态的、分布的、模糊的、变化的特性，令人们感到手足无措，庞大的网络其包含的信息量已经超越TB，甚至PB能够衡量的界限。这些信息真的能够被人类解码，编码，进而移植吗？不知道。但是如果一定要我回答，我认为从哲学上能够证明是行得通的。因为在哲学上奉行一个定理，那就是没有什么是不可能的，只要改变矛盾的对立方面，创造所有能够产生某一个事物的条件，就能产生该事物。这些条件是什么？我不知道，今天的最顶尖的科学家也不会知道。至于人们能够发现这些条件的那一天，我估计要等待几百年之后，而要将这些想法付诸实施，或许要等上更久。就像如今发现了相对论，但是离时间机器还有相当长的路要走一样。这些过于遥远的事情，讨论起来基本是没有谱的。
因此，从实际和实干的角度来讲，在可预期的将来，我认为教育是不可以移植的，因为如果真的走到了这一步，很可能人类已经掌握了时空旅行技术，并且很可能已经建立起了泛星系团的未来殖民体系。而在如今如此混乱不堪的二十一世纪讨论这个问题显然是杞人忧天了——然而天会不会塌下来呢？宇宙学告诉我们是会的，所以做做讨论总是好的，不是吗？
这是接着上一个脑洞比它更大的脑洞，当教育能够被复制，知识能够被移植之后，真的能够发生奇点，从而到达超人工智能吗？毕竟我们已经将《奇点临近》一书的主要结论给推翻了——那就是，在可预期的未来相当长的一段时间内，你可以理解为六百年乃至接近一千年内，不可能产生超人工智能，但是真正到了一千年后呢？在这里我们显然已经开启了醉汉模式，那就开始扯吧——首先我认为，能够复制知识，乃至能够更进一步的优化大脑参数，实施促智工程也很难达到超人工智能。理由是什么呢？复制知识并不能产生真正的智能，这个观点两千多年前的赫拉克利特就居然...居然...居然就已经表达过了：博学并不能使人智慧。显然，智慧是一种思维方式，其并不是现有的知识，而真正的智慧在于，如前文所述：是联系和本质的看问题的方法，而这属于网络的参数优化问题。
显然通过某种条件，可以改变大脑参数，并且能够将这些信息编码解码，做到人人都是赫拉克利特是可能的
。但是赫拉克利特的下一步呢？之所以提这个问题，是因为从弱人工智能到类人智能再到移植知识、网络参数优化、促智工程，都是仿生学的过程，也即依照模板照猫画虎，但是，现在猫画完了，画什么？这就要发挥人的创造性了，什么是超人工智能？超人工智能长啥样？没人知道，就像猴子不知道我们人类有归纳、推理、灵感、联想的思维活动一样，超人工智能的思维活动是什么？包含哪些内容？有哪些形式？这些都不知道，也不可能知道。所以，这个问题就像有一天一个猴子问另一个猴子，我们来创造一个“超猴智能体”吧（其实就是我们的人类智能体），我们来研究一下这个智能体有什么样的特征和形式，他们有哪些规范：1、2、3......可以想见，猴子们最后只不过是进行了一场毫无意义但别开生面的意淫大会罢了。但话说回来，其实难道在个层面上我们自己不也是猴子吗？不是吗？
