主题：如果要走向强人工智能，openai的路线根本就是错的 -- 亮子

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。