※ 引述《mgtsai (鐵軌不是我偷的)》之銘言：
: 其實我會提這件事
: 主要是針對作者所提的 HTM 是「真實智慧」而不是「人工智慧」一句
: 從這一句看來，其實作者對解開智慧之謎有種極度樂觀的詮釋
: 甚至有點像是近乎宗教式的宣稱
: 即使作者的 HTM 架構是個很棒的架構，可以解決掉不少問題
: 但這時就宣稱這就是「真實智慧」
: 未免有見卵而求時夜，話說得太早之嫌
我想這可能是對於「真實」這個字眼太過敏感了。
所謂的「真實」應該是指它是在提出有關人腦的模型，是可以經由神經科學驗證的
結構，不是想像或模擬人腦的人工智慧模型。
也就是說，無論這樣的架構解決的問題是多是少，只要它是基於人腦的研究，而非
純粹的電腦科學模型，就能這樣宣稱。
當然這個用詞的語義或有延伸與想像的空間，卻也不過是一種較具行銷效果的用詞
而已。實在不必太過焦慮。
像《皇帝新腦》也明顯是過於焦慮的產物，大半本莫名奇妙地講述一堆量子力學和
數學的東西，僅僅是為了反對形式運算能達致強 AI, 還因此很牽強地說人腦必然
應用到量子效應，甚至想要增修量子力學的內容。實際上只有一些跟心靈哲學比較
相關的部分有意義，但原本人工智慧跟自我意識就不是同一件事。
: 我自己在面對這個問題的態度上比較保守
: 至少我認為，人工智慧還有一個相當大的環節，是沒被 touch 到的
: 人類有著非常強的推理與歸納能力，尤其是抽象層面的推理與歸納
: 至少我目前還看不出來，像 HTM 這類的架構可以用什麼方法解決好這個問題
這有一個問題，人類的推理與歸納能力是什麼。
我常舉一個例子，一個簡單的運用模式辨認的猜拳程式，絕大多數人就猜不贏它，
一般只要是純粹零和的遊戲，只要良好運用模式辨認，都很容易超越人類平均值的
表現，是否人類的推理與歸納，其實也是較複雜的、較多層次的模式辨認呢?
HTM 這類的架構，看來就是一種運用平行處理、具有快速收斂特性的模式辨認系統，
理論上只要有足夠多的層次，就可以達致規則的辨認，甚至規則的規則的辨認，而
不僅僅是資料序列的辨認。
人類的推理與歸納，似乎和這樣的過程並沒有什麼太大的差異。當然細節仍然有待
推敲，只是我覺得要讓機器有一定的推理歸納能力並不困難，也不一定需要用 HTM
才能解決。機器學習理論本來就是在解決這樣的事情。
任何強調人腦與機器差異的說法，在有關人類的部分，也應當仔細檢驗，我們是否
誇大了人類的能力? 是否把複雜現象當成固有特性而「欺負」現在電腦的運算能力
不足以模擬複雜現象?
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