读《哥德尔、艾舍尔、巴赫——集异壁之大成》

序言部分：

令人困惑的怪圈充斥着人类所能触及的整个世界。

或许，巴赫在《音乐的奉献》里的高超技艺向你展示了卡门和赋格的无穷魅力。

或许，艾舍尔将幻觉化入艺术而创作的富于智能启发力的杰作已让你深深痴迷。

又或许，哥德尔从数学角度解释“艾皮曼尼蒂斯悖论”的尝试让你不禁陷入沉思。

总之，音乐、艺术、数学都无一例外触抵了怪圈的礁石，难以收锚远洋。

 

人类智能是如此的苍白无力，人类创造的记号工具也并不足够完备。

似乎，我们终究无法逃离来自这怪圈的侵袭。

前路迷雾重重，艰险密布。

超越人类智能，人工智能会是帮助我们摆脱认识枷锁的得力工具么？

 

第一章 WU谜题

这样的发问雄心勃勃，彼岸的路途遥遥无期。

作为深度学习入门者，最大好处大概就是可以任由憧憬未来的美好世界，甚至不管未来究竟何时来。

可是遥远到底有多远？

目前人工智能在图像、音频、文本的识别等感知操作方向取得了巨大成功，在许多任务上已达到了超越人类水准的程度。但是这样的成绩是通过海量样本堆砌和合适的深度学习模型架构得到的，这与人类学习的过程非常不一样。现在的智能仍旧是从底层信号到最终结果的条件反射，而不是经过显式的、高维的、概念的识别和组合。

三言两语就能描述规则WU谜题，就这么轻易的将目前人工智能的低级程度暴露了出来。

我开始明白我更确切的憧憬：能够跳出系统内部，时常停下来审视自己工作意义和方法；能够追寻事物发展背后的规律和因果关系。这样的模型大概才是我想要追寻的吧。