主题：AlphaGo和F-35 -- 晨枫

狗的智能程度已经发展出了直觉。

它是两个算法的混合，一个是贝叶斯网络，一个是蒙特卡洛法。一个倾向于模式的分析，一个倾向于数值的判断。如果通过自学习能够分析出较佳的应手，说明神经网络已经找到围棋在不同形状下的行棋模式，因为神经网络是基于模式识别的。狗就是基于模式识别指导下的最优值取舍。

人的直觉就是不同经验在大脑中的竞争，人做出的任何选择都是先有一个直觉的应对，然后有的因为重要，再加以理性的分析取舍，有的不重要就直接接受直觉选择。所以这个直觉也就是人的应对方式，它是基于当前情境做出的近似判断，也是对经验背后所蕴藏的内在模式的识别。比如一张刀疤脸的出现，会引起警觉，视觉中的刀疤会激活相关记忆，与脸的信息结合起来，形成有关危险的兴奋，这种通路的激活就是一种已经建立起的、对应的模式的唤起。

神经网络可以不知道自己在做什么，但在大量学习后可以建立起到事物背后的模式，我认为这是人脑智能的基本特征。人工智能学习借鉴了这个认知的方式，用普遍的智能形成方式结合海量的学习、海量的记忆、光速的运算，能达到超越人脑的直觉效果，是完全应该的。