主题：【原创】围绕脑科学而发生的若干玄想 -- 鸿乾

但是我认为他的评论中除了指出Kurzweil观点的来历与一些其他人的研究成果外，这个评论其本身观点也有很多问题。

比如，Kurzweil不是唯一提出hierarchical pattern-recognition的人，以前的不了解但是几年前Jeff Hawkins的那本On Intelligence（现在国内有中文译本了）就是总结了许多前人的经验提出过HTM的架构理论（youtube上有的是他的演讲），类似的批评一直就没断过（他的书一出来我就读过，2005年的光景），无非就是Hawkins本人不是行业内人有抄袭之嫌等等，但是把AI与神经科学领域多年（八，九十年代的AI是低潮）的零散发现，研究总结概括并作为一个单独的理论结构推向大众，Hawkins的工作还是很有意义的，虽然他据此的实践（numenta）这几年的发展并不像他早年的Palm手机那样成功。

Kurzweil的书中也提到了Hawkins并比较过两者的区别。Kurzweil不同的是他本人是行业中人，而且还是著名的语言识别软件Nuance的founder，他提出的观点自然比Hawkins的信用度要高得多。重要的是多人的肯定甚至批评者也没有否定的是这个hierarchical的大脑皮层结构以及模式识别的基本原理在多个层次中的重复理论（recursive）。Kurzweil本人对这个架构的数学实现据他书中提到的也是八十年代九十年代的事情了。因此这个当然不是什么新的理论，只不过他没有出书宣讲就是了，他自己这么多年在做什么，还都要拿出来讲么，出书的肯定是最基本的原理部分，能告诉大家都就是仍然还是那个原理就是了。

这个原理的意义是说，这些都是在大量脑科学临床，科研多年的发现基础上得来的结论，不但比较公认而且是很基础的。我的理解是类似飞机是如何飞到空中这样的空气动力学基本问题，是中学物理中就会教的。但是因为属于科学中比较近期的发展，以后可能会进入中学课本，但是现在只是做为一个比较基础的原理存在，别人就可以不必在脑科学这些基本原理上重复做发现工作了，因此没有所谓过不过时的问题，只是一个基础性的工作而已。至少大家不需要把大脑想的很神秘，或者对大脑神经元的信息流动与知识/思想/意识是如何产生的去重复以前这几十年的发现工作。人工智能仍在发展，但是脑科学已经有了不少重要的基础性原理了，只是仍需普及罢了。

我在读到这个原理时印象最深的部分是这个hierarchical的塔形结构，实际上是世间万物的结构，人脑的认识，后者智能的产生于自然界中这个结构上分不开的，因此意识也只能是如此构造的，包括人的语言。比如刚看到一个问题，http://www.cchere.com/article/3834387， 提到以人的思想去理解思想的产生，这是一个悖论。似乎听起来有理，但是如果理解了人的思想产生本身就是人对外界（包括自身）这样的结构的映射，就不会产生类似悖论的困惑了。

至于在此基础上使用的数学模型，大概就不能简单的把问题归因于这个基本理论上了。 不同的人实践不同，产生的结果也不同。比如google这个识别猫脸的实验，记得哪里看到过是做的deep-belief NN，以此来评论Kurzweil的基本观点，似乎不妥，因为NN的实现虽然与这个hierarchical的模式识别类似，但结果不理想更多可能是实现起来的做法与模型上的问题，到不了推翻理论的程度。这方面现在实践的很多，加拿大多伦多大学最近的那个做的就不错。

猫脸实验后google把Kurzweil找去，更说明了google在这个实验上的态度，我们大可拭目以待。

• 这不是个逆推的过程