主题：如果要走向强人工智能，openai的路线根本就是错的 -- 亮子

前期合成用掉了大量氨基酸、核苷酸，后面就会慢下来，这个现象是普遍的，sigmoid函数各行各业都发现过这个东西。

我对乙肝病毒在肝细胞内的数量建立模型，最后得到的发展模型就是sigmoid，当时我还不知道，没有几天，看到一个曲线，叫逻辑斯蒂曲线，发现和我的结论一样，当时一惊，后来一想，这才是世界上的道理。

一个病毒来到人体，就像一个兔子来到草原，开始的时候尽情繁殖，但谁也敌不过指数增长，于是马上各种资源短缺，后面就慢了下来。

神经反应也一样，是神经电脉冲产生神经递质，然后再生成神经信号传送，最后到大脑皮层。每一次电=化学的信号转换，都有资源约束，都受逻辑斯蒂曲线约束。

因此在2015年以后，我就对人类的神圣性彻底去魅，对人类的所谓自由意志去魅。人类的各种思想和行为，和草履虫没有区别，这就是生命的本质，这就是智慧的本质。

搁在国外，没啥，因为城乡变化的速度慢。

搁在国内就不行了。

前期采集的成本本来就远高于传统级别，后期还要有及时的更新啊，把城乡建设不断变化这个因素代入，，，这完全就是个无底洞，，，

所以现在的电动车续航里程对我来说已经够了。但是为什么现在还没有买呢？因为家在老小区，暂时没办法普及充电桩。所以电动车的普及，不但需要造车人的进一步努力，各种基础设施也要跟上才行。

这个应该是普遍现象。

但不等于人的思维就只遵循这个模型，应该还是有其他的因素，也许遵循其他模型，不过总归是建立在物质基础上的。

至少要有自主行驶，识别路况，避坑避碰等等的能力。

地图恐怕最重要的是规划交通。

打五个小时麻将，我可能要崩溃，开五个小时车，那可太要命了，或许他们是在享受“驾驶的乐趣”？人类的悲喜不相通啊。

我也一辈子没有体会到喝酒的乐趣，相对于无酒不欢的那些人，我的人生是残缺的。

例如小鹏，，，

不过，华为看着走不通，把自己的智驾放出来之后，国内风向才转变的。

高精地图，我的设想是，高精地图由卫星测绘，后台实时更新。然后，所有的车辆变成一个个的端，控制中心统一操控，运算中心计算、规划，宛若科幻片的那种，，，

一次不打三圈，还有什么意思？

显卡只是模拟神经元细胞的活动，你看看神经元的复杂程度就知道这种模拟本身要消耗很多能量。具体说就是一个神经元的活动消耗的能量为1个单位的话，计算机模拟这种活动要消耗的能量可能是1w个单位。所以简单的对比显卡的能耗和人脑的能耗是不可取的，更不能得出结论说openAI的路线是错的。

虽然我也很不齿openAI，但无疑他们是AI的领跑者

也许我没表达清楚。我是在表达对现状的感悟：我们既不知道为什么这么做，也不知道为什么这么做就能得出还算满意的结果。借用丘吉尔的话，这不是 AI 的成熟，甚至不是成熟的开始。

看起来这和正态分布一个等级的基础函数，是伽利略所说自然之书的基本词汇。

不过世界观上我们走了相反的路，自从了解了量子理论的神神叨叨后，物质决定意识的从小被培养的基础信念，已经松动。

我现在既唯物，也唯心：哪个好使用哪个。过庙必拜，但科学上解释不清楚的事，也绝不笃信。

基本上除了直线，没有比它增长最快的函数了。

以前学电路瞬态分析，脉冲响应，用指数函数从时域化为频域分析，当时认为只是一个数学技巧。后来想，其实相当于摘水果，要把朝天笔直的树枝拉成平直才好摘。指数函数就是那个无论多么挺直都能把它压平的吊坠。

我希望老兄你不是行业一派掌门、在问一个体系终结问题，那我的回答就是个笑话啦。这儿借用一下那个怎么把大象放入冰箱的问题：打开冰箱门，把大象放进去，然后把冰箱门关上。如果你对大象和冰箱的相对体积没有概念的话，你可能会说：这个冰箱门设计的是比较奇怪，但这件事真的有那么难吗？

深度学习难，可以提能把因果链搞得相对比较简短的三点，但我并不是说这是最重要的三点。第一，非线性是毒药，不需要有太多，整个系统就质变了。第二，深度学习和其它很多学习模型一样，最后要解一个最优化问题； 非线性同时也导致了一个求非凸函数的极值的问题。人类的数理发展到今天，还没有什么相对没那么难或者一般化的方法来解非凸函数的极值。第三，雪上加霜的是我们同时还面临着一个高维度的问题。当然，谁要说，非线性、非凸、高维度那又能怎么样，你不还是一个简单的函数吗，那就没有什么讨论的共同基础啦。

另外一个可以借用的故事就是那个往象棋盘上放麦子的问题，开始小规模的问题很快会变成规模超大的问题。这也是开始的时候要用一个非常简单的非线性函数的部分原因。

希望不远的未来，数学家们和计算机学家（从事基础研究的计算机学家也都是数学极厉害的人）能找到更有效率的方法来解决这些问题。但如果我妄下断言一下，即使真能找到一个神奇函数、它也只能解决这些问题中非常非常小的一部分。

好多小车，在里头自动来来往往，电视上放过，就有这个意思了吧。当然复杂程度远不如外头的实际道路。

另外，即使再高精的地图，也有覆盖不到的地方，可能车子还需要有自己的能力，就像您说的，华为考虑得更全面。

需要无数个简单思维反应的block, 几千万代迭代淘汰再收敛才能表现出来的统计意义上的高级思维反应。你在前几代AI艺术创作里就能看出某种不可名状的怪异感和异类感，就是人类对虫巢思维体的本能反应。