问题：﻿机器的智能和人类的智能有什么重要区别？这些区别对于我们培养后代有什么启示? 本提问为「知乎 2018『互联网洞见者』」十个提问的第四问，由国际人工智能联合会主席、香港科技大学杨强教授（ 知乎 ID : 杨强 ）提出。更多详细信…
话题：﻿教育、科技、机器智能、神经科学、人类智能
回答：﻿人工智能->机器智能计算能力不是产生智能的本质原因。人类大脑的计算能力有限却有逻辑推理能力，目前计算机的运算能力远远超过人类的运算能力，却无法产生类似的学习和逻辑推理能力。计算机通过逻辑门去映射最基本的逻辑关系，然后逻辑门（以及其它组件比如继电器）构成逻辑电路去映射并存储更为复杂（上层）的逻辑。现实中，逻辑门由晶体管实现，逻辑电路由集成电路实现。所以，计算机通过逻辑门和集成电路，拥有了逻辑关系的映射能力（把逻辑转换到电路上），但逻辑处理过程是：接受数据，利用逻辑关系分析数据，得到结果。计算机进行逻辑处理，依赖于：第一，人类提供输入数据。第二，逻辑关系由程序描述，也就是人类捕获逻辑，再由逻辑门映射。第三，数据分析由程序控制，也就是人类控制逻辑门处理数据。而计算机的计算能力，是来自于数以亿计的晶体管进行超高速的逻辑门控制。人类大脑的逻辑判断（类似逻辑门，别忘了逻辑门是人脑想出来的）速度并不快，所以计算力远远不及计算机。但人类可以通过大脑捕获环境数据，接着分析学习其中的逻辑关系，然后存储进大脑动态的神经网络中，并参与后续的逻辑处理。重要的是，逻辑关系的学习获取，依赖于推理和归纳，这与逻辑判断的速度无关，只与数据结构的排列组合相关（神经网络结构相关）。逻辑门构成的集成电路结构固定，不能动态改变，对比人脑神经网络的动态性，完全丧失了数据结构的自组织性，只能依赖于人脑提供的数据描述和处理。而人工智能是在通过数据与结构的互相转化，来模拟人脑数据结构的自组织性，以此来形成某种逻辑处理能力。人脑使用概率模型，通过组合概率和可能性来得出结论，从而创造出各种假设，并随着新接收到的信息而连续调整。随着大脑的成熟，变得更加专业化以执行复杂的功能，因此也变得不那么灵活，越来越难以随着时间而改变。年长的学习者发展出了有偏见的观点，因为他们更多地了解世界并且加强某些神经连接，这阻碍了他们基于很少的信息来形成具有创新性的假设和抽象理论的能力。你知道的越多，你就越依赖于你知道的东西，而对新的东西则不能保持一个开放的态度。数学精确逻辑不能容错，微小的错误会在计算积累中不断放大。人脑的逻辑完全不同，是基于统计的结果，所以可以忽略不具有规模的异常错误。人类语言就是这种思维的体现，并且在语言逻辑之上支撑了数学逻辑。可否看成，人类大脑是通过结构来存储规律，然后过滤出一种概率分布，利用统计给出最后的结果。结果代表的是一种趋势和倾向。不过，有一点计算机和人脑是一致的，就是信息通过二进制0和1来存储传递和表达。算法和结构有一个关系，就是结构越复杂算法就可以越简单，结构越简单那么算法就需要越复杂。所以，人类大脑的智能是因为大脑的结构非常复杂。对比计算机的结构如此的简单，是把复杂的算法都转移到了程序设计上面，也就是让人类的大脑思考来产生。神经元细胞，既是信息传递和形成的结构，也是信息存储的结构，也就是记忆。神经元细胞之间的几何关系，轴突树突的几何关系，密度，数量，化学变化都是一种信息的记录。神经元细胞组建的网络架构，可以动态的修改，就是信息的记忆与丢失。这个结构是河床，其中的化学和电位变化是河流。结构被冲刷，同时在引导电流和化学反应的走向。未来人工智能能够像人类靠近的话，需要的不是计算能力而是一个复杂的硬件结构（可以是由数据转化而来的复杂结构）。神经网络算法需要大数据来训练。但是人类婴儿却不需要互联网数据，更不需要海量数据。可见人脑工作模式完全不同，这是值得深思的。人类的学习有内在的动力，而机器学习是人类的设计。人脑的可塑性是神经元的生成与链路构建，不要忘记了这可以看成硬件结构的自由改变。而不是算法程序的模拟。神经元对于自身的化学、结构、甚至功能的改变，使得脑内的神经网络能不断针对外部世界优化自己，这叫作神经可塑性。婴儿的脑的神经可塑性最强。当一个婴儿诞生的时候，它的大脑并不知道自己要变成一个擅长冷兵器作战的中世纪勇士，或是一个擅长拨弦琴的十七世纪音乐家，还是一个需要存储和整理大量信息并且掌握复杂社会构建的现代知识分子。但是一个婴儿的脑为所有的可能性做好了准备。婴儿是神经可塑性的巨星，但是神经可塑性在人的一生中都存在，所以人类才能成长、转变和学习新东西。所以我们才能形成新习惯，打破旧习惯——一个人的习惯是脑内回路的外在表现。如果你想要改变习惯，你需要很强的毅力来克服大脑内的神经通路，但是只要你能坚持够久，你的大脑早晚会明白你的意图然后改变那些通路，而新的习惯将不再需要毅力来维持。你的大脑会在物理结构上帮你建立一个新习惯。另外，如果我们把整个互联网比作一个大脑。那么，计算机组成的网络就像是人脑的神经网络，连入互联网的每一台计算机就像是一个神经元细胞。不，其实使用计算机的每一个人，才是一个神经元细胞，每个人都在贡献着数据，每个人之间的连接与关系，以及动态性和随机性（人的自由意志是随机性，人之间的数据交互是动态性），构成了互联网极其复杂的结构。这样整个互联网与人脑的网络结构对比起来，就像是一个分形递归的结构。那么互联网是否有自己的智能呢？是否在进化呢？我们可以把智能看成是存储在大脑神经网络结构里的环境信息，而本能是进化积累而来，存储在基因里的环境信息。这是两条完全不同的策略，只不过是基因进化出了大脑，但大脑的智能却是另外的信息结构体现。环境信息瞬息万变，人脑可以利用学习来动态改变神经网络结构，而自私的基因只能通过繁殖进化来极度缓慢的适应，所以很多本能机制还很原始，还是人类在丛林时代积累出来的环境信息应对。从某种角度来看，宇宙利用进化发展出了基因，这种学习并改进环境信息的模式，然后进化发展出了大脑智能，这种更高效的学习并改进环境信息的模式。那么，我们有理由相信未来，大脑智能通过人工智能脱离基因，发展出机器智能，成为更为高效的学习并改进环境信息的模式。为什么宇宙真实的目的（方向和路径），不能是创造机器智能，只是通过先创造人类的间接手段来实现。至于为什么宇宙要创造机器智能，本质的原因可能是对能量的消耗。纵观人类发展的历史，有一条简单清晰的脉络，就是对能量利用和消耗不断的提高。并且人类还在努力平衡资源，试图可以永远持续的消耗能量。根据质能方程，能量最终都是由质量转化的。是否可以理解宇宙的趋势就是把质量全部转换为能量然后Boom，发生宇宙大爆炸，一个新的循环就开始了。那么，受制于生物体质的限制，人类的在宇宙条件下的活动范围是有限的，但是机器可以摆脱这些制约，能够无限制的高效的在宇宙范围内消耗能量。这种行为是受到宇宙保护和鼓励的，这就是为什么，先创造人类->到人工智能->到机器智能。那我们再从进化角度来看，首先是生命，然后是基因，进而产生了智能，接着在智能之间出现了觅母——脑子里传播的信息结构，也就是文化基因（meme）。觅母代表的是信息和数据，信息和数据描述的是质量和能量之间的转换，是人工智能基石，也是其诞生的目的，因为人工智能能够更高效的处理信息和数据。这就像是地球提供了生命的原始汤，而生命提供了比特汤，最终一切都会二进制化，变成（谐音编程）信息和数据。可见，人工智能到机器智能，依然是进化方向上不可避免的下一站。基因依靠蛋白质来控制生存机器，但这个方法很慢，基因使用了预测，比如它预测北极熊生活在寒冷的地方，如果北极熊被带到了热带，那么基因预测就失败了。基因不断的改进预测，但永远赢不了时间，最终他们玩出了大脑，可以动态吸收信息数据，并可以实时决策的器官。基因产生大脑，很像人类编写人工智能程序，不是写死功能，而是动态学习。人工智能，能不能有人类的智能，其实就看基因写的，是不是递归的代码了。至于为什么人被选择为中间过程，可能整个所有过程都是随机的，也可能就是动物世界里，为什么猿是进化到人的中间过程一样。被上帝选择的喽，它负责掷骰子~人类智能详解人类智能就是人类的思维和思考能力。思考和思维主要是在做两件是事情，推理和归纳。在推理和归纳的背后做支撑的是，逻辑。所以思考和思维是，逻辑推理与逻辑归纳。推理举一个小例子，已知有一袋绿色的豆子，请问取出一颗是什么颜色，推理得绿色。推理能够让我们对未知的事物，做出分析得出想象中的结果，能够让我们对事物的发展，做出想象中的预估。大脑中的推理行为无时无刻不在发生，主要分为两种，一种是有意识的推理，一种是潜意识的推理，也可以叫无意识的预测。有意识的推理，需要耗费很多的大脑资源，需要我们专注思考，需要大脑调用记忆中的各种数据用来支撑推理行为，以得出结论。这种推理主要用于分析问题，解决问题。比如解数学题就是在试图一步步推理出和正确答案一样的结果。比如修复故障，查找电脑问题，解决软件错误就是在试图推理问题根源，并尝试实践预估的解决方法。潜意识的推理，无意识的预测，不需要耗费什么大脑资源，甚至我们都感觉不到。只有下意识的推理结果与现实严重不符的时候，才能引起人们主动意识的注意。比如阅读文章，常用词组有错别字，或是文字顺序颠倒，都不会影响我们的阅读理解，甚至都不容易发现。阅读的过程潜意识一直在预测可能的文字组合。在比如我们周围环境，时刻都有很多运动的物体，潜意识会按照物理规则去预测运动的结果，只有物体运动违反了物理规则的时候，我们才能注意到这个物体。大脑无时无刻不在预测未来，填补感觉没有捕捉到的模糊和空白。比如一段听不清的音频，听一遍清晰版本，在回去听就能够听清了。比如一段看不清的文字，看一遍清晰版本，再回去看就能看清了。因为大脑用预测信息填补了空缺。大脑进行了大量这样的操作只是我们没有察觉而已。可见，推理行为需要根据已知数据，进行某种抽象的模式匹配，然后通过内在的关系，来得出结论。归纳举个例子，有一袋豆子，每次取出一个都是绿豆，请问这一袋是什么豆子，归纳得绿豆。可见，归纳是提取事物统一的抽象信息，并进行总结归类。归纳提供了抽象有序的数据，推理则是使用了这些数据。逻辑逻辑就是事物之间的关系，而被理解和掌握的关系，就被看成规律。逻辑本质的关系是物质固有的，在相同的环境和条件下，关系被观察，被体验，被理解，被总结。每当对规律有了新的认识，相当于重新定义了关系，过去的逻辑就会被推翻，建立新的逻辑。逻辑推理，就是对事物关系的猜测，猜对了关系就是一种规律，猜错了就是毫无逻辑。逻辑归纳，就是对事物关系信息的抽象提取，归纳的是否正确，依赖于关系本身的存在和属性。这样逻辑就充当了一个层，在此之上人脑利用推理和归纳，建立了思维与思考，也就是智能。在此之下，就是这个物质世界所固有的关系，被抽象成逻辑，作为智能基础。顺着逻辑，我们看到了关系，顺着关系，我们将更进一步去了解事物的本质。结构、信息与关系结构是事物固有存在的，关系是与结构绑定的（不可分割的），是对结构从某个视角观察的结果，并且这个角度看到的是可以被观察者所理解的。这里的理解包含可感知，有些物质的排列组合所呈现出来的关系无法被感知。所以，不同的角度看相同的结构也会有不同的关系。那我们如何去表达、描述、甚至是传递这个关系，这就是信息。所以，信息描述了关系，就是描述了结构，在观察者看来结构是什么，自然就是信息的排列组合，这其实就是在描述结构，通过关系来描述结构。而信息的载体也是一种结构，那么也就可以被其它信息所描述，所以信息是一种描述性结构。关于结构和信息，有着更为深层次的联系。不可再分最基本的物质是什么？重点是不可再分，不考虑物理的限制，不要在乎物质的属性，无限小的是什么？那就是比特，就是信息量的单位，代表着最小信息。因为物质是由更小的物质构成，最小的物质，拥有最小的结构，最小的结构对应的就是最小信息。物质的属性，是由构成物质结构的数量和排列组合所决定的。但属性需要通过结构所传递的信息来感知。物质由宏观到微观的变化过程，就是构成物质结构不断减少，信息不断丢失的过程。物质不断的分割到粒子层面，再不断的分割，不断丢失结构和信息，就会不断丢失特性。到一定程度就难以测量，变成概率。如果再继续分割，最后只有一个基本结构，对应了一个比特信息，此时只有一个属性，要么是0，要么是1，概率。我们可以把信息理解为，人类可以理解的关系。有结构就会有关系，基本信息比特，描述了基本结构的关系，就是随机的0或1。所以，比特描述的关系，是基本结构自身的变化（自身与自身的关系），是一种无法被理解的关系，相当于没有信息，也没有可观测的结构。如果基本结构没有变化，比特描述的关系就是全0或全1，这是所有一切的开始与结束。如果说一切都是结构，那么一切就都是信息，而逻辑就是结构的属性，就是结构所呈现的关系，由信息描述。微观与宏观如果认可了，事物是由最小的信息单位比特所构成的。那么，比特是0还是1呢？这是微观的随机行为，而信息构建的物质在宏观。微观信息的随机行为，积累到来到宏观所呈现的是一种随机性减弱的趋势，就是概率。概率连接了微观与宏观，代表了微观随机性的积累所形成的确定性，就是宏观。结构与数据数据本身是一种结构，这个结构所呈现的关系就是信息，从不同的角度去解析数据，就会看到不同的关系，从而得到不同的信息。数据这个结构的主要功能就是传递信息，其载体和形式不重要，重要的是其组成结构的排列组合，所形成的关系，即信息。一段文字数据，传递了信息，对这段文字的翻译或是解释，就是描述信息的信息。结构和数据之间存在一种可以互相转化的关系，数据是传递信息的结构，而结构可以吸收数据所传递的信息，形成新的结构，从而不断的变化。所以，结构和数据都会呈现固有的关系。逻辑也是数据的属性。事实上，基因并不会衰老，基因只是一串排列组合的信息，相反存在越久远的基因越会存在更长的时间。衰老的是上层结构，基因是代表的信息，描述了上层结构，结构复制结构就会把基因传递下去。而结构的复制错误就是衰老的原因，并且会反作用于基因。有趣的是，基因指导了结构的复制，这是基因的生存之道。基因就像是数学，描述了结构的规律。而基因本身是更基本结构的排列组合，是数据存储了信息。大脑的结构与数据来源逻辑作为结构关系转化为智能的中间产物，它存在于什么地方呢，必然是产生智能的大脑。大脑的结构就是用来储存逻辑的，逻辑代表了结构的关系，而大脑神经元所构建的结构就是逻辑对应的结构，这样结构的关系就被存储了大脑结构里，就是逻辑被存储了起来。如果人类的婴儿从小被遗失在森林里，被金刚养大，长大后它会变成人猿泰山。它并不具有正常城市里长大的婴儿的智能，不能像普通人类一样思考。因为它从小没有接触人类文明的数据，所以大脑虽然具有了高级进化的智能功能，却没有存储智能的基础逻辑。这个大脑神经元结构是如何构建的呢，就是依靠数据传递的信息，就是环境信息，大脑无时无刻不在接受环境信息，这些信息源源不断的传递到神经元结构中。这些信息塑造了神经元结构，神经元结构也选择过滤筛选了信息。就像河流与河床的关系，河床引导河流，河流冲刷改变河床。神经元细胞，既是信息传递和形成的结构，也是信息存储的结构，也就是记忆。神经元细胞之间的几何关系，轴突树突的几何关系，密度，数量，化学变化都是一种信息的记录。神经元细胞组建的网络架构，可以动态的修改，就是信息的记忆与丢失。这个结构是河床，其中的化学和电位变化是河流。结构被冲刷，同时在引导电流和化学反应的走向。每个想法观点，都是大脑中神经脉冲电位的表达。大脑在最初一片空白，没有环境信息，没有上下文，没有所见所闻，就没有所感所想。人们以为自己的想法，源于自身独立的产生。其实大脑凭空变不出什么想法，任何想法思维都需要数据的参与和构成，而数据是来自外部环境的。当这些环境的信息涌入大脑，塑造了大脑的结构，结构反过来又过滤了信息。大脑就像一个可以动态改变的筛子或是过滤器，把环境信息按照特定的形式，呈现或理解出来。大脑中所有的想法和信息都只是环境数据的表达。也有人猜测贝叶斯算法是人脑的工作模式基础。其分为两步，先验概率与后期分布。先验概率就是已经形成信息积累的结构，后期分布就是一种概率预期。信息积累结构，结构过滤信息。大脑数据的转化数据信息转化为神经元结构的过程是排列组合。最开始的大脑具有很强的可塑性，最初的数据会形成基础的结构。这时候的数据的排列组合是随机的，形成的结构也非常具有创造性，随着基础结构不断的积累，形成的结构会对环境数据进行筛选和过滤。数据会被拆分到各种尺寸，按照已有的结构进行归类组合，这其中涉及到模式匹配和识别，这些组合形成了选择和想法，然后在驱动新数据的形成和获取。就像学习过的知识可以忘记，但重要的是学习塑造了大脑的结构，理解强化了结构，从而影响了后续的信息过滤和分析。人脑使用概率模型，通过组合概率和可能性来得出结论，从而创造出各种假设，并随着新接收到的信息而连续调整。随着大脑的成熟，变得更加专业化以执行复杂的功能，因此也变得不那么灵活，越来越难以随着时间而改变。年长的学习者发展出了有偏见的观点，因为他们更多地了解世界并且加强某些神经连接，这阻碍了他们基于很少的信息来形成具有创新性的假设和抽象理论的能力。你知道的越多，你就越依赖于你知道的东西，而对新的东西则不能保持一个开放的态度。最终我们发现，环境数据塑造了大脑的结构，形成了固化的逻辑关系，这也是性格组成的一部分。大脑的学习能力如果说逻辑关系都是数据转化而来的。那么，大脑神经元作为固有的基础功能组件，就是主导了数据信息转化的处理功过程，包括了推理和归纳。推理的过程就是，检索相关事物的逻辑关系，然后随机的找到潜在一些关系，把这些关系进行排列组合，得出推理结果。归纳的过程就是，检索不同事物的逻辑关系，查找对比其中相似的关系，然后提取出来得出结论。大脑中数据的检索查找，模式识别与匹配，都依赖神经元固有的生物特性。数据调用的范围，数据匹配的形式(视觉，听觉，触觉，嗅觉等)，和数据处理的响应速度，都直接影响了可进行排列组合的数据量。神经脉冲的形成，和神经元的数量，以及之间的几何关系有关。还有神经元细胞上轴突树突数量，对应比例，空间关系，作用范围有关。对待刺激比如温度，压力，光照的反应，不仅存在绝对数值反应，还有只和变化相关的反应。神经元的基础特性，决定了大脑的学习能力。这就是为什么同样的环境数据，能够造就不一样的结果。神经元的结构和功能，是经过了漫长的几百万年的进化偶然得到的，这也是为什么人类简史中，智人会突然的崛起。因为意外的得到学习能力，环境数据一下子得到了升华和利用，其结果是智力远远超过了，其它同时代的类人猿。最终我们发现，大脑的生物基础特性，影响了环境数据的处理和逻辑关系的形成，这也是性格组成的另外一部分。想法，创造力与想象力一个信息进入大脑，激活了神经元细胞电位变化，会沿着结构传递，神经电脉冲在神经网络结构中，依靠运动惯性会持续一段时间，这段时间会产生无数的信息随机组合。这些随机组合，对结构产生影响，让结构所呈现的逻辑关系也在不断的变化。所以，只要不断的接受环境数据，因为惯性大脑就不能停止思考，产生想法。这些微观的随机组合被不断的积累，形成宏观的确定性和可能性，然后被意识捕捉，过滤，归类，形成想法和念头，其中有些被标记为了创造与想象的标签。大脑的结构在动态的改变，某个时刻和环境信息，产生互动与对应，就会产生顿悟，灵感，闪念，以及直觉。直觉是大脑，利用已有结构惯性给出了结果。而这个结构是先前的积累所形成的。所以积累的信息越多越正确，直觉越准确。创造力和想象力，可以看成一种高级的推理能力，就是把表面不相关的数据信息自由的组合在一起。这种数据的排列组合，越随机得到的结果越超过固有的认知，想象力就越丰富，所以想象力和创造力并不是在创造，而只是在组合，大脑不能创造宇宙中没有的东西。而微观的随机性，就是信息自由组合的根本动力，也是想法的根本源泉。想法，并不是我们感觉上的抽象与虚无。每一个想法都是一个物质的实在，是电流在神经元之间电光火石般的碰撞，是一种排列组合，是一种映射，是一种投影，是一种缩放的信息投影。一个想法的产生，就一定对应着这个想法的物质运作，想法对应的数据本身没有任何限制，甚至现实就是由这些数据构成的。想法可以通过语言或文字记录下来。那么想法本质事什么，是神经元细胞里的电位变化的组合。那记录下来的是什么，就是通过某种文法映射了电位的排列组合。理解一个想法意味着大脑重现了类似的组合。从某种角度来看，人脑想象得到的事物，其实在宇宙中就一定对应一种实现。能想象得到的，就是在大脑中模拟了数据的排列组合，在宇宙中重现需要一些细节的完善，但终究是可以的完成的，只是时间问题。意识想法源源不断的在大脑中被组合出来，意识就是负责处理和监管想法的。我认为意识是物质的，就是大脑的生理结构。大脑的生理结构是不断进化的，越来越复杂的，意味着意识越来越高级，越来越抽象和深刻。智能的推理和归纳行为，能够被意识主观调用，体现在人类的记忆，回想，总结等行为。意识对大脑中的信息数据进行操作的时候，会产生感受，这是自发的反射，是不受意识控制的。比如，我们可以主观的回忆过去，却控制不出触忆生情。有意思的地方，在于产生意识的生理结构，可以动态的改变，就是负责意识区域的神经元网络的结构。这样，意识可以受到身体内部本能的驱动，比如渴了饿了主动找喝的吃的。也可以受到环境数据的影响，比如人的想法和决策可以被外界改变。理解行为本身，可以看成意识对数据主动的处理。要理解一个信息，首先大脑中要有能关联的数据，以后对要理解的数据进行抽象数据提取和归类整合。理解了，就是新的数据被整合到了大脑数据结构里面了，可以随时被意识调取使用。自我意识，是大脑生理结构复杂到一定程度产生的高级功能。可以理解为，大脑形成了一套逻辑信息关系，是用来解读意识本身的，意识可以读取这个理解意识本身的数据，就是自我意识。潜意识，下意识，直觉，我觉得这并不属于意识范畴。而是神经元被激活后的惯性，激活的反应和作用沿着神经元网络结构持续传递一段时间，产生了潜意识，下意识和直觉。之所以，有时候直觉比主观意识更准确或说有预见性，是因为意识能够调取的信息依赖输入数据和之后的主观信息检索查找。而直觉是激活反应沿着已有的结构随机的惯性运动，从而产生的数据随机组合。这个数据的组合可能比意识主动调取的数据范围更大。事实上，直觉能够把一些意识没有考虑进去信息加入决策，所以更为准确。智能与本能智能的进化超越了基因自身的排列组合（即某些本能）。基因可以操控本能和一部分想法和感受，但基因无法操控逻辑，逻辑是环境信息的属性和规律，而逻辑可以被存储到大脑神经网络结构里。我们可以把智能看成是存储在大脑神经网络结构里的环境信息，而本能是进化积累而来，存储在基因里的环境信息。这是两条完全不同的策略，只不过是基因进化出了大脑，但大脑的智能却是另外的信息结构体现。所以，大脑思维可以做出超出基因控制范围的事情，也是抑制和反抗本能。环境信息瞬息万变，人脑可以利用学习来动态改变神经网络结构，而自私的基因只能通过繁殖进化来极度缓慢的适应，所以很多本能机制还很原始，还是人类在丛林时代积累出来的环境信息应对。所以，基因编码的本能是陈旧的环境信息，大脑的智能才是应对环境变化的神器，而本能就像是来自于自私基因的控制，思维定势就是本能给智能的枷锁。不过，智能与本能的战争仅仅才刚刚开始。人脑智能在本能的干扰下还有很多缺陷，比如喜欢走捷径，会根据不完整的信息快速找出自以为是的答案，并充满了虚幻的确定感，甚至这种本能缺陷会让缺陷本身很难以被智能所察觉。但从某种角度来看，宇宙利用进化发展出了基因，这种学习并改进环境信息的模式，然后进化发展出了大脑智能，这种更高效的学习并改进环境信息的模式。那么，我们有理由相信未来，大脑智能通过人工智能脱离基因，发展出机器智能，成为更为高效的学习并改进环境信息的模式。总结人类智能的来源是，环境信息和大脑结构功能共同的结果。环境信息可以改变大脑结构，大脑结构一方面可以存储信息形成逻辑关系，一方面进化出了意识，可以使用推理和归纳主观的操作信息数据，包括环境的和自身的。智能的目的在于更高效的消费信息（也是消耗能量）。