最近一两年，人工智能被炒得很热，很多企业都在高薪聘请人工智能工程师。今天咱们就来谈谈人工智能啥时候能开窍。
自下而上的涌现##
“一旦其数量级越过某个门槛，就会不可避免地涌现出目的。”——《控制论》诺伯特 维纳。
之前有幸看到了《复杂》这本书，里面讲了一些关于遗传算法，迭代，涌现，系统论等方面的概念。作者深入地了解了圣塔菲研究所——一个研究复杂系统现象的组织，与当今主流搞细分研究是截然不同的。里面的很多科学家都会从生物学，物理学，化学，数学等方面从一个宏观整体的角度去做一些对复杂系统的研究，他们也会跨界合作，多学科交叉而得出一些更接近复杂系统本质的思考。
所里有一位科学家叫霍兰德，他在研究复杂系统时，将生物中的遗传规律与编程做了结合。他在想，既然像人类这种复杂的生命，是可以由一些相对简单（其实不简单）的基因相互组合，交叉，变异，一步步使人类由很低级的生命层次进化到如今这么复杂高级的系统。那么可不可以在编程时，先设定一些基本的参数，作出一定的条件限定。然后编写少量的基础代码片段，让他们不断自行复制，让它们也像基因片段一样不停地随机发生相互组合，交叉，变异。最后他们将自主进化到一个相对理想的复杂系统层面。
接着，他这么做了，也成功了。于是霍兰德被称为“遗传算法之父”。当今人工智能之所以不同于之前的两次人工智能潮，个人认为“遗传算法”这一理念起到了相当重要的作用。有生命的系统总是自下而上的。从大量极其简单的系统群中涌现出来，而不是工程师自上而下设计的那种机器。自上而下的系统需要告诉每一个构成单元碰到情况该如何做，过于复杂，愚蠢。
复杂的行为并非出自复杂的基本机构。极为有趣的复杂行为是从极为简单的元素群中涌现出来的。获得类似生命行为的方法，就是模拟简单的单位，而不是巨大而复杂的单位。让行为从底层涌现出来，而不是自上而下地做出规定。要把重点放在正在产生的行为上，而不是最终的结果上。有生命的系统永远不会安顿下来。
人工智能的深度学习原理其中主要观点就是说，先做一些基础的编程工作，然后不停地输入数据，大量的数据。紧接着，机器会用这些数据去针对模型进行拟合，模型会越来越清晰，当达到一定程度，就能通过模型对还未发生的事情作出预测。互联网精神包括：开放，平等，协作，快速，分享。如今大量的代码被共享，大量的数据可以被收集，将使得人工智能的发展速度达到了一个令人瞠目的地步。
混沌的边缘##
生命浮现于海洋之中，而你生存在其边缘，欣然于海水流动中无穷的养分。因为我相信生命同样地起源于混沌的边缘，我们就生存在这个边缘，欣然于物质所提供的养分。
使生命和起源的这个神秘的东西，就是介于有序之力与无序之力之间的某种平衡。你应该观察系统是如何运作的，而不是观察它是由什么组成的。当你从这个角度观察系统时，就会发现存在秩序和混沌这两个极端点。两极之间，在某种被抽象地称为“混沌的边缘”的相变阶段，在这个层次的行为中，该系统的元素从未完全锁定在一处，但也从未解体到骚乱。既稳定到足以储存信息，又能快速传递信息。
那么，人工智能什么时候能开窍，它是在选择拥有自我意识之后消灭人类，或者服务人类，都不是人类能够预测的。因为当那一天到来，我们已不是同一个层次的生命，夏虫岂能语冰。
最后，想说一句。活在当下，小伙子们洗洗睡吧，该来的总会来的。命运不是风来回吹，命运是大地，你走在哪里，都在命中。
天地无方，故所在为中
循环无端，故所在为始也。
