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以我個人的看法，谷歌大腦似乎行進在正確的方向上。大家知道嬰幼兒的知識是不斷積累的，不僅僅限於他們最初所接觸或者獲得的知識。隨著歲月的成長，他們能從那一點點知識開始，沿著獲得那些知識的時候所遵循的思維途徑，通過不停地學習，獲得不曾知道過的知識。其實人類科學技術的發明創造，就是這樣學習的結果：人類從開始的時候，並不知道這些東西。人類學會了思考，和思考所應遵從的途徑（哲學和邏輯學），創造性就變得無限。如果谷歌大腦能重複人類學習的過程的哪怕一小部分，那麼其前景將是不可預測的。
想象一下這新一波人工智慧發展的趨勢，並把它與迄今已有的理論進行比較，就能發現，它們的主要差別在於：迄今為止，即便是最先進的收索引擎，比如谷歌的圖像收索，幾乎完全局限於人已有的知識和囤積的信息資料。設計者為它確定了高度，它就不可能超越。人類知識有多高，機器人的能力不可能高過人類已有的知識水平。比如說，我在野外行走時，經常發現一種不知道的樹木，灌木， 或者野花。想知道它的名字和所屬的科目類別，我一般都用手機照一張照片，然後用谷歌的圖像收索功能，去收索。可是幾乎每次都失敗了。這是因為，這種圖像收索靠收尋它的巨大的圖片庫去發現是否有同樣或者相似的圖片。如果有這樣的圖片存在於谷歌的圖庫中，那麼收索成功；如果沒有圖片，那麼收索失敗。可見收索功能的強大與否，很大程度上在於是否有一個包羅萬象的圖庫。這也就是為什麼Instagram, Pinterest, PhotoBucket，等等拚命地鼓勵人們存儲圖片在他們那裡。
而按照新的仿嬰幼兒學習的人工智慧的思路，由此產生的神經網路系統，一旦它們學會了人類怎麼思維和發現新事物的能力，他們就具有了自主學習的能力，具有了創新的能力，就能不停地獲得新的知識，獲得新的能力 － 哪怕這種能力連人類都不曾達到過，這種知識人類都不曾具有過。想象一下，這會是多麼不可思議，令人有點不知所措。由於這樣做成的機器人不吃飯，不睡覺，沒有情感，沒有家庭，沒有生和死的區別，也不貪污，受賄，腐化墮落，也不分男女，他們可以擁有遠高於一般的人的效率和水平。那也就是為什麼一些著名的科學家，像《時間簡史》的作者Steve Hawking，擔心未來的世界將會被機器人所統治，人類的命運堪憂。
當然谷歌不僅自己在做谷歌大腦這樣的人工智慧和機器學習的前沿性研究，同時它也密切地注意世界上其他做同樣研究的小組和公司的動向。通過它自身強大的實力，近幾年它已經購買了幾個在人工智慧和神經網路領域成就卓著的創新公司，其中包括，英國的DeepMind， 加拿大的DNNResearch, 和美國的Boston Dynamics。可以想見，這種不停地通過購買，吸引頂級人才，消除對手，獲得更多知識，進而一統天下的過程還會繼續下去。這兒提到的DeepMind，是一個讓谷歌花了七八億美元才從Fａｃｅｂｏｏｋ手上搶過來的startup。其創始人Demis Hassabis，有一半新加坡華人的血統，是一個國際象棋的神童，在十三歲時就已獲得大師的稱號，並在ELO ｒａｎｋ系統中得到過２３００分，在世界上１４歲以下的少年棋手中，名列第二。後來他在發展網上棋類game方面，名聲很大。這人幾乎做什麼，就成那一行的guru。後來又遊學英國劍橋，美國的MIT和哈佛，最後落腳在人工智慧和神經網路領域。谷歌買他的公司，一半是為了買他這樣的天才。另一個公司DNNResearch，是依附於加拿大多倫多大學的一個小公司，由神經網路學科大師，Geoffrey Hinton領銜，和他的兩個研究生所創立。這公司被賣后，其學生團隊被整個連根拔起，搬到了矽谷，連教授本人也變成了兩邊跑的人，既搞學術，又做技術。這其間，還有一點小小的戲劇性插曲。據說教授去谷歌最初還是通過一個internship project進去的，那兒一開始把他當成一個intern使用，他也不吭聲。直到有一天，他曾經教過的學生在谷歌campus與他不期而遇，並向上峰告知了實情，他的待遇才變了的。
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