※ 引述《popandy (pop)》之銘言：
: 因為我不想抱持一種素樸而樂觀的計算論。
: 雖然這是主流的電腦科學所預設的。
其實我更應該先對這一點表示懷疑。什麼是「素樸而樂觀的計算論」?
主流的電腦科學預設了什麼?
那麼對於以下幾個常見的機器學習、運算結構或軟體方法，又是什麼論呢?
1. 基於形態 (pattern) 的發現、應用與組合的系統
2. 基於範疇 (category) 的自動分類歸納系統
3. 基於統計相關數學方法的自動模式建構系統
4. 基於基因演化的人工生命淘汰、交配、突變的系統
5. 基於細胞合作分工的自組織自調適系統
6. 基於神經網路模型的機器學習系統
7. 基於生態系模型的動態調節網路系統
...
上述這些比較算是主流的複雜資訊處理方法，沒有一個是經由預先設計的
程序即行運作的體系，幾乎都是經由外界大量資訊輸入而逐漸自我建構的
系統，特別是有關生物學的各種理論都是顯學，從分子生物層次到生態系
層次都有許多人在參考應用，這樣也都是樸素而樂觀的計算論嗎?
另外，很重要的是，現在幾乎沒有人認為，單靠語言的輸入就能做到什麼
東西，可以處理真實世界訊息的輸入，是一個基本要求。任何人想要機器
處理什麼具有「意義」特性的東西，都要給予足夠的資訊，特別是非語言
形式的資訊，因此有關知覺處理的系統，也是一大主流。
常見的哲學批評，多集中在透過符號系統運算的人工智慧嘗試，但那起碼
在二十五年前就在電腦科學界之內被批評得很嚴重了。
當然在應用上，這些方法不常在用，但那是電腦的應用，不是電腦科學，
在做應用時，自然有應用的考量，不能混為一談。
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