※ 引述《maysmall (沒事摸)》之銘言：
: 看了一連串的討論串，發現討論AI時好像很少提到重要的一個概念，即"多重可具現性"。
: 如果心靈不具有此性質，那麼試圖以電腦等機械來表現心靈的性質(如感質，意向性之類)
: 是不可能的。
: 除非根本就也不打算做出有心靈性質的機器人。
: 也就是說，所有人工智能的理論前提必須將心靈視為具有多重可具現性
: (除了取消唯物論以外吧)
為什麼要提到「多重可具現性」?
我已提到，試圖以電腦來表現心靈性質的研究，一般不是電腦科學家在做的
事情，除非有人能證明，如果不先建構心靈性質就不能做複雜資訊處理。
雖然我不是很清楚現在大家的認知，但就目前的理論來說，一個有效的複雜
資訊處理系統，應當是不可輕易重製／再現的。因為它必然跟其「成長」的
歷程高度相關，如果它要有足夠效能，所輸入的資訊就必定是複雜的、不易
再現的巨量資訊，其系統也將複雜到難以停止，也難以確定某一時刻的所有
狀態。
當然這不是否定其可能性，只是現在這還不是一個問題，更不是前提。
: 另外，為甚麼都沒有人討論中文房間論證之類的東西阿...是我過時了嗎XD?
為什麼要提到「中文房間論證」?
中文房間本身就是一個幾近不可能的事情，等於是拿錯誤的前提來談問題。
想要以符號運算建構完美的自然語言處理機制，只有二、三十年前某些過度
樂觀的人工智慧研究者才會認同的，或者說，這些人其實很像瘋狂科學家，
大多數的研究者並不認同。
試想一個能容納個別人類所有經驗資訊的複雜系統，當你提到「馬」這個字
之時，它的能力足以提取其中關於「馬」的影像、聲音、氣味、觸覺資訊，
以及接受資訊時的情境資訊。我想適當的討論標的，應該至少要達到這樣的
系統，才能開始談說它有沒有可能表現心靈的特質，不過我個人仍然會覺得
遠遠不夠，這依舊不是足夠強大的系統。
簡單來說，沒有同等級的複雜資訊處理能力及訊息輸入，什麼都是空想。
: 如果要求電腦學習，這個"學習"的概念指的是心靈層次的理解認識，亦或只是將外在
: 環境狀態以圖林算機方法描述?
我覺得所謂以「圖林算機方法描述」是一個很古怪的詞。
例如基因演算法好了，它需要建構一個虛擬生物圈，經由大量人造生命的
淘汰演化，形成一個能解決問題的體系，這個體系是由生物圈的規則，和
外部資訊輸入所共同建構的。
在這個運算模型中，圖林機其實是如同化學法則般的存在，但我們處理的
對象是類似生物基因的東西。圖林機與基因演算法之間，是不同層次上的
規則，就像生物與原子之間的關係一樣。而且我們也可以拿真正的生物，
來操作基因演算法，只是很不方便而已。
一般來說，大家相信，一個適切的複雜系統，與圖林機之間，能有更多的
因果解離層次（底層系統的狀態改變不必然造成上層系統的變化），才能
達致更強大的複雜資訊處理能力。
現在的問題主要是機器的運算能力，不足以讓我們形成如同「物理－化學
－分子生物－生物」這樣的層次現象，電腦科學家現在的工作，就是儘量
想辦法簡化但不化約複雜系統，以減輕電腦的運算負擔。
機器學習不談論「心靈」，但會談論「複雜」。
所以，常見的機器學習方法並不是在建構圖林機的規則，規則往往是不會
變動的，變化的是資訊透過這些規則所形成的系統。
比較簡單的比喻就像是 DNA 的化學反應規則是不變的，但 DNA 的變化，
就能造就更為複雜的生物系統。於是生物的演化，就不太能說是生物適應
環境的結果，以化學方法來保存，故此，機器學習的結果也不太能說是以
圖林機來描述的狀態或什麼東西。
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