相信大伙对霍金的担忧“耳熟能详”。除了他经常提到的寻找地外生命的入侵威胁以外，人工智能也存在着忧患：说不定哪天科幻片里描述的机器人揭竿而起消灭了人类还真能成为现实。
人工智能现在可以说是大热门。各类公司上到 Google、Microsoft，下到一些没听过的小公司，搞诸如“机器学习”、“Deep Learning”之类的东西可谓是如火如荼。然而我认为，弄这些东西【并不能】让机器像人脑一样进行思维。换句话说，以现有的技术和框架，想要机器像人脑（确切地说是高等生物的大脑）一样思考，是不太可能的事情。
当然我并不是说机器学习这个领域然并卵，我也并没有说机器人灭亡人类不可能， 我只是从“模仿”的角度来说。相比于人脑，计算机有着普通生物无可比拟的优势：
- 超快的运算速度，并且能够进行集群计算：这个应该是没啥争议的。
- 超多的存储空间。乃可能会说，人脑也可以存储很多东西啊。实际上人脑的“存储方式”与计算机的存储相差非常大。比如你来心算一下 12345×67890，你会发现算到一定程度时，前面的运算结果已经忘记了，或者说是很容易记错（当然经过训练的非常善于心算的可能能够实现，但也只是特殊运算。比如他能很容易地算出乘法，但是对于级数求和呢？即使知道运算规则，也不一定能心算出）。然而计算机就不会有这个问题，它可以轻易存下比如 64GB 的数字，而乃估计想要记忆 64 位十进制数都够呛。
- 超大的输入样例。比如机器要分析“川普”相关的信息，它可以获取的信息来源几乎是互联网上的所有页面，把这些信息进行训练后得出相关的结果。而乃花上一年的时间都不一定能看万分之一的页面。
但是生物的大脑能够轻易地对各种看似不相关的事物进行抽象，并且进行逻辑推理。就这一点而言，目前机器是没法实现的。
就比如机器学习中的“决策树”吧，这个在人脑看来是相当简单的。现在我要思考我下个周末是否要去吉林旅游，我可能需要进行下面几个层面的决策：预算是否足够、公司是否能够请假、吉林的天气是否利于旅游、我是否还有其他事，等等。
现在我们要训练机器来思考这件事情，我们来建立个决策树吧，先找出一些独立变化的变量，比如 MONEY、天气、其他日程安排，然后输入一大堆数据让机器来进行“学习”，最后可能的输出就是，如果我的 MONEY太多花不完、公司可以请假、吉林下周天气很好，那么我会去的概率就会是 99%。
然而，这种模型的致命之处就在于只能对已知的因素进行决策。假如恩恩准备下周在边境放烟花，那么显然按照正常人的思维去吉林的概率就会远远小于 1%，而不是 99%。乃可能又会说：“乃那个决策规则太简单了，如果我们有一个强大的训练模式，比如超级复杂的决策树、深度置信网络等等一系列高大上的技术，这些信息就能考虑进来啦。”
确实是这样，但是问题是“恩恩在边境放烟花 => 吉林会有危险 => 不去吉林旅游”这个幼儿园小朋友都能轻易做出的决策，要想让机器在【没有考虑直接相关的因素】的情况下进行决策，是一个非常困难的事情。说白了目前机器学习的模型，大体上都是：建立模型（各种方程式） => 输入一大批数据进行训练 => 调整参数使结果更好 => 进一步强化模型 => …。
假如今后我们有可能让机器考虑 99% 的因素（直接相关或者间接相关），那么它是否就能够代替人脑了呢？直到几天前我还觉得这是可行的，可是上周发生的一个“小事件”，让我觉得以现有的计算模型几乎不可能。
关于做梦这种很多高等生物都会有的现象，我个人认为是大脑进行的自我训练。例如梦到灾难，很有可能是在梦境中事先“演练”类似场景，使自己对陌生情况能够有所准备，心理承受能力更强，不至于在出现这类情况时不知所措甚至是直接崩溃——这样的结果就是等死。
上周末我做了一个梦。大伙都知道做过的梦很容易就忘记了，即使事后记得，大部分细节都会被遗忘。于是我在梦到“重大”内容的时候，会把它记录下来。这次做梦醒来后我立马写了一条微博来记录：
当然当时老夫还是处于半清醒状态，因此不论是表述上还是逻辑上都有一些缺陷。现在老夫是出于清醒状态，所以可以以更加清醒地思考当时发生的情况，所以老夫换一种方式来表述。在此之前，先说一点其他内容。
有一些其他的梦境，可谓是非常奇妙：比如我有好几次梦到自己在考试，一道道地做题（大多数是数学题），在梦中我真的在想这些题怎么做，而且在纸上写答案的过程都非常清晰。在梦中，很多题目我都做不出来，然而等我醒来后，会发现那些做不出来的题其实很简单（当然我梦中的数学题并不是一些很简单的题目，至少不会是小学奥数的题目，大多都是一些数列或者欧式几何证明题。），如果我很清醒，那些题我是很容易做出来的。那么为什么在做梦的时候我做不出来呢？
之前在《环球科学》上看到过类似的文章，大体上是说人之所以在梦中很难发现自己在做梦，是因为负责逻辑思考的那一部分脑细胞大多处于休息状态，此时由于人处于睡梦状态，大部分的外界输入都会被切断（当然还是会有部分输入，而这部分输入很容易反映在梦里），人完全沉浸在自己的臆想世界里。在这种情况下，由于逻辑推理能力基本上为零，所以不会发现梦境中的场景有什么不对的地方。
这样看来，在梦境中我做不出一些简单的数学题是可以理解，毕竟当时的我失去了逻辑思考的能力，相当依赖逻辑性思维的数学题自然是做不出。
那我们不禁要问，既然自己做不出来，为什么要梦到这种事情？现在认真回想起来我做过的考试相关的梦，大约经过了以下几个阶段：
- Level 1：最开始梦到数学考试时，题都不会做，当时感到恐慌，因为考试肯定不及格。
- Level 2：后来几次，我开始梦到自己在试卷上写推理过程（比如我清晰地记得有一次我在几何题上使用了正弦定理），但是最终这道题没做出来。
- Level 3：几个月后，我能够做出前几道题了（后面的题还是有不会做的）！此时我记得自己在试卷上把答案完整地写了下来。
按照我之前认为的“睡眠时负责逻辑思维的脑细胞大多都处于休眠状态”，这个现象就不能解释了。因为我后来可以做出一些数学题了，也就是说：【我尚未休息的脑细胞也逐渐可以进行逻辑思考！】
现在再来思考我之前微博里所述的那次梦境。我的大脑大约是这么运作的：
- 负责做梦的大脑区域 A：“Ho ho~，今天来测试一下脑残的主人是否能够认识到自己在做梦。那么今天就让他来做一个和家人相关的梦吧。”
- 开始做梦，我梦到我和家人经历了一些事情（这次仍然是模拟“灾难”）。
- 我“醒来”后，回想刚才做的梦，觉得大脑又是在训练自己在灾难情况下的应变能力了。此时经过了一些事情，我突然发现：咦，怎么感觉有很多不对的地方，这特么根本还是在做梦！我掐一下自己好了：特么果然不疼！我特么肯定之在做梦！
- 于是我“真正”醒来了，特么刚才是在是太假了，不过还好老夫机智发现了自己在做梦。
- 过了一段时间我又睡着了，又开始做梦。没过多久发现特么这个梦也假得可以，肯定还是在做梦！
- 然后我又“醒来”了。我开始得意，哈哈～ 大脑你骗不了我，我已经能够识别出自己在做梦了。我要赶紧把这些东西写下来（因为我有时有记录梦境的习惯）。咦，我的手机在哪？写在手机里不就好啦？
- 大脑区域 A：“特么编不下去了，他要拿出手机肯定会发现不对的地方，算了让他真正醒来吧”。
- 这是我才是真醒了，原来刚才我认为是清醒的时候实际上还是在做梦。所以，还是被大脑区域 A 给骗了。
这样看来，这次梦境实际上是两个大脑区域在战斗：大脑区域 A 想办法让我认不出是否在做梦，大脑区域 B 努力地“破解”这次梦境。显而易见地，要推理出自己是不是在做梦，是需要一定的逻辑思维能力的，而处于梦境中的我，此时显然有一定的思维能力（虽然很弱）。
加上之前所做的和数学考试相关的梦，我觉得非常有可能的是：大脑在梦境中训练其他区域的逻辑思维能力（当然不仅仅是训练逻辑思维能力，还有很多其他方面做梦时应该都在不断训练）。就好比一个公司里面，最初有专门的小组负责项目进度，后来搞了 Scrum 以后，把一部分职能转移到各个小组里。
所以，为啥人在小的时候思考问题相对简单，而在年龄增长以后，思维会越来越缜密，逻辑性会越来越强。除了白天的学习以外，在夜晚大脑会进行自我训练：首先是单一的区域负责，到后来会开始训练其他的区域。在白天针对外界信息进行学习外，夜晚大脑还“马不停蹄”地进行自我训练，这样就使我们的大脑越来越聪明。因此不要嘲笑那些喜欢睡觉的人，他们可能比你聪明得多。
不过就像老夫之前和别人“吹”的，聪明并不是单一方面的能力强，比如逻辑思维能力强只是一方面，还有感性、敏捷等等其他方面。我们大脑的“自我训练”，大约会根据个体不同有所侧重。所以老夫觉得这也是为什么不同的人擅长的方面不一样的重要原因。实际上这也是人类社会为什么如此繁华的原因之一——如果每个人擅长的东西都是一样，人类社会还会有这么发达么？
由此可见，目前机器要取代人脑，基本上是完全不可能的事情。对于做梦这种大脑自我训练的能力，以目前的技术完全不可能实现。即使机器能够这样自我学习，但一对双胞胎同样是在一间教室上课，都同样努力，下课后接触到的东西都是一样，他们的学习成绩还是会不同。生物这种个体之间截然不同的差异，机器再怎么学习也无法做到。
我并不是说今后我们不能做出一个和人的思维能力一样的机器，我只是说以【现有】的理论和模型不可能实现。毕竟现在生物学和医学上对大脑的认识还远远不够，我们又如何利用现在的东西去模拟一个人脑呢？