不得不说的是当今大多数人工智能研究者都存在一个误区，那就是通过复杂的计算去模拟人类活动。举个例子，就比如打棒球，大多数智能研究者会计算球的飞行轨迹，打击力度等等。他们运用一系列的物理公式进行复杂的计算。而事实上你有在打棒球的时候计算过吗，你只是凭着自己的“感觉”挥棒而已。这便是当前人工智能所面临的问题，那就是缺乏一个统一理论，，一个适用于多种问题的理论。值得欣慰的是已经有人意识到了，并正在朝这个方向努力。
模仿是人类学习的主要途径，于是越来越多的人开始模仿，模仿什么？当然是大脑了。这让我想到中国的特有现象—山寨。暂且不说他们山寨得多相似，是用硬件模拟还是软件模拟，他们都忽略了很重要的一点。想想你母亲塑造你的形体花的时间与把你塑造成一个“人”所花的时间。另一个例子是人猿泰山，他所具有人的特征却不能称为一个人。这一切都表明智能的重点在于后天的培养。虽然有人称未来的智能能在4秒内完成研究生课程，我对此深表怀疑。我对将来人工智能的接受能力并不怀疑，怀疑的是信息的输入能力与质量，这可能成为人工智能的瓶颈。我们不可能让人工智能学习的过快，我们必须监视观察他的学习过程，以免造成不可挽回的结果（灭绝人类？）。
这就意味着将来会催生出一个新的行业，它担当着一个类似于保姆的功能。我个人喜欢称之为智能训练师（intelligence trainer）。其价值可能会超越其他科技类的职业。设想如果你培养出一个“爱因斯坦”呢？这就是智能训练师的巨大潜在价值。而在本世纪中后期我们可以看见这一行业的兴起。
每一发奋努力的背后，必有加倍的赏赐。
