主题：【原创】机器学习的基础是什么？(0) -- 看树的老鼠
他曾经是很多年轻人的偶像。不过现在美国青年多半不学理工了，而国外来的，比如说中国来的，印度来的，东欧来的，大概也不怎么知道他了。
正是这批人生造出了所谓“智能”的伪概念，并把路引歪。
这帮所谓的小聪明人，跟真正的科学大师无法比。
他们生造伪概念，并通过科普电视节目在世界上散布神秘主义伪科学，拿虚无缥缈的各种伪概念参杂到真正的研究中去。误导了几十年的研究方向。这帮半桶水半吊子，和歪批胡说的各种南怀瑾各种余秋雨各种于丹之类都是一类人。
他们嘴里编造出的“智能”，和燃素，“活动性”，“以太”，都是一样的伪概念。
最近的自动机器领域取得的些许进步，正是从深刻批判颠覆这批伪学者伪概念才开始的。
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这些家伙满嘴都是巫师一般的各种"real",
real AI, real translating,real intelligence
这完全是跳大神的活神仙。
如同伽利略的双球落地实验，是个“理想实验”。
这理想实验不是为了真的去验证什么东西，而是通过思想而阐述一种深刻本质的道理。
（而真的去找人去做什么图灵实验的，不过是个玩笑噱头）
考虑图灵实验（理想实验）的一种特殊形式，最为说明本质。
把一个心智正常的大活人，放到黑箱里，在某种情况下，由于外部观察者的某些心理偏差，都有可能被人说是机器扮演，盒子里的人被说是没有“智能”的机器。
（现实的人机对话实验确实也出现这种误判）
当你把黑盒子里放进人的时候，你一下子就能明白“智能”这个词多么的荒谬。
没有比这个理想实验的结果更能说明所谓“智能”的虚伪性，主观性。所谓“智能”只是某些人在某些情况下的主观心理感受，而不是客观存在的可观察的实体概念。一个大活人，心智正常，可以非常轻易的被人断定为“没有智能”，这不是活生生的说明了“智能”伪概念的本质。
图灵实验和伽利略的双球，牛顿的大炮，爱因斯坦的猫，都是为直指本质的理想实验。
图灵实验本身，其实就是对所谓“智能”的最根本的定义，也就是不存在智能，智能只是人在某些情况下的某种主观心理感受。能通过图灵实验的黑盒子就可被人称作“所谓智能”，不能通过黑盒子的就可以不叫智能。这就是“所谓智能”的定义。除此外追寻“智能”其他定义的都是伪学。
你是从那些科普电视开始想这个问题的。
而那些科普电视正是推销这种“智能”伪概念的重要推手。
那些科普电视和一些他们包装起来的“智能明星”，互为表里，互相吹捧，互相推动，结果生生造出一个“智能科学”的伪学。
这种所谓的“智能”“人工智能""机器智能”伪概念，不正是这帮伪大师在60年代开始渲染起来的，而正是通过各种科普节目，让这些伪概念普及到公众深入人心的。
如果把这批人的“伪学”和伪概念抛开，直接从50年代和以前的图灵诺依曼思想衔接，我们其实本来不需要走这段弯路。
跳出这些伪科普伪明星的套套，才能看到本质。
科学的发展道路不是一帆风顺的，有时候也会走弯路歪路，尤其是基础科学不清楚的地方。不一定是60年代的认识比50年代强，70年代的认识比60年代强，80年代的认识比70年代强。有时候这种模糊认识会走弯路歪路。
问题是输入也得是旋转齿轮输入. 怎么把两个苹果这个概念变成齿轮转动的动量? 牵扯的东西就多了. 加法规则反而是最简单的.
其实，你说的我也有相当一部分赞同。但是，面对未来，面对未知，就自以为自己已经知道了（否则那个伪字怎么进来呢），就有些过度激进了。永远深度怀疑自己，恐怕是更好的态度。
智能是客观的。但是理解智能的理论还没有，至少还在非常初期。而且人的智能中间，的确有很多成分可以形式化，而一旦形式化后，就可以用机器来做。这是我坚信的（虽然也怀疑，如果你能有更好的证据的话）。
但是你的这个“深刻的揭示了“智能”的本质——根本就不存在什么智能”，我不接受。智能是客观的，是可以理解，可以复制的。而且图灵的那个实验，也不是很好的度量。如果我们局限到数理科学的智能上面，我的智能绝对低于爱因斯坦的智能。当然在你看了，没有智能，也就无所谓高低了。
，真是如此吗？
60年代兴起的这帮"智能明星""电视大师”，有什么拿得出手的成就？他们不过是趁着电视科普节目普及，而出来混个脸熟。念一些虚无缥缈的伪科学词汇，掺杂一些乱七八糟的印度巫师概念。
久不见莲花，开始觉得牡丹美。是不是科学大师看业绩。这帮"电视明星智能大师"除了玩弄这些他们自己也说不明白的伪概念，有什么真正的科学成就？
很多历史“词汇”有欺骗性。
我们口头上说很多“词汇”，有时候会有误解，以为我们口中说的“词汇”都有一个概念与之对应。其实这是历史性的错误。很多“词汇”只是在人类对客观世界不了解的历史阶段编造出来的，长期历史口耳相传，见怪不怪。盲目认定这些“词汇”并为这些词汇编造伪概念，是经常犯的科学错误，历史上经常因此走弯路。这种错误的来源就是“见怪不怪”，因为有些词汇的来源太久了，听惯了，看惯了，不以为异。
你这么有批判精神，就应当先从这些“不以为异”的历史词汇开始。
送花成功。感谢：作者获得通宝一枚。
作者，声望:1；铢钱:16。你，乐善:1；铢钱:-1。本帖花:1
这个差别非常大，是天上地下的差别。现在我们需要制造这样的机器，一开始，它什么都不知道，但是，通过适当的学习，特别是老师教它1+1=2，还有其他的东西，逐渐地，它就可以学会算5+6=11，以及其他的所有的加法。
这个东西，现在没有。但是，可能会很快就有了，我相信。
图灵凭空想出了图灵机，冯诺曼在此基础上想出了冯诺曼机（但是图灵机的构想中，也有冯诺曼的因素），当然是大师。他们的智能高于我很多，高于同时代的很多人。
现在的时代发展到了需要想出新的机器的时候了，这就是我说的学习机器。谁能想出来，谁就是大师。但是，这个发展过程也是很漫长的。图灵机过去了80年了，现在的机器仍然没有超越他的。在这个漫长的过程中，总是有人要东想西想东说西说的，如果你一棍子把这些人都打死，那不是不利于以后的发展？其实，科学徘徊，恐怕和这些人也没有多大关系，而是时候还没有到，必须徘徊。因此这些人的工作，还是有意义的，当然也可以说无意义的。
现在的google， IBM 们搞的就是正途。这些超级链接器，最终越来越复杂，搜索的深度关联度越来越深，最终就会表现出所谓的“智能”。
现在的做法看似朴实，其实更为深刻地接近本质。而过去60年代以来的玄学，其实是花哨，而不是本质。
现在的朴实的路线是正确的方向。反观60年代以来的玄学，觉今是而昨非。
（我知道会问我说的本质是什么，我想想先）
这种连续的讨论才能把大家的观点亮的清楚。
也能够激发想法。
我完全同意您的看法，智能只是人的主观感受。
如您在这个帖子中所说：
http://www.talkcc.com/article/3864583
http://www.popularmechanics.com/technology/engineering/news/why-watson-and-siri-are-not-real-ai-16477207
似乎是智力测验中比较经典的那类问题，前提是你的机器学习没有针对这类问题使用算法，以及针对此类问题专门学习。
Now this isn't an example of Einsteinian thinking, but it's an example of thought—of stripping away everything and looking at the essence of the situation. This is what we try to get our programs to do, not only to make abstract perceptions but to favor them.
许多很复杂的智力活动并不需要自我意识。没有自我意识，不会问什么是智能这样的问题，（就像电影AI中那个机器人问到“我是谁”），并不妨碍智能的产生。
益者三友提出的问题主要表现在AI界把太多的注意力放在自我意识这个方向上了，而现在谷歌等公司把注意力放在智能的功能性上了，就是说产品化上。