“我們的感官接受很多種信號(hào)：視覺接受電磁波，聽覺接受聲波，還有壓力、慣性方向、熱量轉(zhuǎn)移速率、無數(shù)種化學(xué)分子，氣溶和水溶分子接收體系還不一樣……大腦可不像計(jì)算機(jī)，為每種信號(hào)規(guī)定一種格式。大腦在神經(jīng)系統(tǒng)的邊界層就把它們?nèi)嫁D(zhuǎn)換成神經(jīng)元沖動(dòng)，在內(nèi)部全都存儲(chǔ)為組合序列。所謂沖動(dòng)，就是一個(gè)神經(jīng)元以電位形式興奮起來，并把興奮傳給連著它的另一個(gè)神經(jīng)元。每個(gè)沖動(dòng)本身都是一模一樣的，區(qū)別只在于從誰傳給誰。所謂組合，就是哪些神經(jīng)元一起興奮。所謂序列，就是不同組合興奮的先后順序。這就是大腦唯一的數(shù)據(jù)形式，大腦用它解決所有問題。它完全依托于神經(jīng)元之間的網(wǎng)絡(luò)存在，沒有連接就沒有數(shù)據(jù)。所有寫過程序的人，請你們仔細(xì)品品這種數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。多簡潔，多優(yōu)美！
“我們每時(shí)每刻都在接受海量的感官信息。視網(wǎng)膜感光細(xì)胞就有幾百萬個(gè)，看電影時(shí)每秒激勵(lì)10次左右，已經(jīng)趕不上電影每秒幾十幀的刷新率。雖然大腦有上千億個(gè)神經(jīng)元，也不可能存下這么多組合序列。這跟下圍棋不可能計(jì)算窮盡是一個(gè)道理。于是大腦使出第二招：模式抽象。
“假設(shè)你在看書。印刷文字反射的光線投在你的視網(wǎng)膜上，感光細(xì)胞開始一群群激勵(lì)，向大腦中連著的神經(jīng)元發(fā)送沖動(dòng)。有些沖動(dòng)的組合序列代表受激勵(lì)的感光細(xì)胞直線排列，大腦把它抽象為“直線”，在上一層用一個(gè)或者幾個(gè)細(xì)胞的組合代表。同樣的方法也產(chǎn)生“弧線”這樣的抽象。幾個(gè)‘直線’和‘弧線’的特定序列組合，在更上一層抽象為字母h。幾個(gè)不同字母的組合序列，在更上一層抽象為單詞horse。記錄horse的組合序列，會(huì)跟另外一些早已存在的序列連接起來——比如你聽見這個(gè)單詞的讀音產(chǎn)生的序列，那是耳朵接收音頻轉(zhuǎn)換生成的序列。
“所謂連接，就是共同激勵(lì)，你一興奮我就興奮。英國和美國口音horse的念法不同，男人和女人的聲音頻率也差得遠(yuǎn)。但是沒有關(guān)系，它們跟視覺產(chǎn)生的單詞序列都連在一起，還跟你曾經(jīng)看見一匹馬的視覺圖像序列連在一起。除了英文你還會(huì)說中文。那么，ma的發(fā)音跟horse天差地遠(yuǎn)，在你大腦中兩個(gè)代表不同音頻的序列仍然連在一起。這幾個(gè)序列彼此全部連通，那么就會(huì)再次向上層細(xì)胞抽象。在這一層，‘馬’已經(jīng)甩掉了黑毛還是白毛、聽覺還是視覺、文字還是圖像、中文還是英文這些不必要信息，成為一個(gè)真正的概念，用一個(gè)特定神經(jīng)元組合記下來。我們可以叫它馬細(xì)胞。那么以后你不管通過哪種感官接收到關(guān)于‘馬’的信息，甚至閉上眼自己想一下，馬細(xì)胞都會(huì)興奮起來�！�
“它還會(huì)跟大腦中許許多多其它概念連起來。比如另有一個(gè)‘�！母拍�。這兩個(gè)東西的組合序列會(huì)很相似，因?yàn)槌橄蟪鏊鼈兊南聦有蛄泻完P(guān)聯(lián)概念，很多都是重合的。比如四條腿，比如都能被人養(yǎng)。大腦會(huì)發(fā)覺這兩個(gè)組合序列相似，雖然不清楚該叫什么，先連起來再說。以后你再聽到‘家畜’這個(gè)說法，更高一層的概念名字就取好了，新的存儲(chǔ)組合也生成了，以后認(rèn)識(shí)的豬和羊都連到這里。這就是大腦的第三招：分類。這種層層抽象還會(huì)向上延伸，比如生成‘動(dòng)物’的概念。還會(huì)跟其它概念產(chǎn)生橫向連接，比如‘馬’可能連接到‘老婆’。為什么會(huì)這樣連接？因?yàn)椤R’這個(gè)概念的下層包括一張抽象的、長長的臉。你的大腦中“老婆”這個(gè)概念已經(jīng)連到了這里，雙方共用這個(gè)下層概念神經(jīng)元組合，所以連上了。連上之后，別人小聲說‘母馬’，你就會(huì)很敏感，覺得是在罵你老婆�！�
聽懂的人都聽得癡了。沒聽懂的又開始推測圖海川的婚姻問題。
“組合序列記錄、模式抽象、分類。大腦就靠這三招，在內(nèi)部建立了一個(gè)世界模型。如果這個(gè)模型是一座大廈，我剛才描述的局部就比一塊磚還小。然而，整個(gè)大廈都是用這種機(jī)制建成的。這個(gè)世界模型的物理位置在大腦皮層，僅僅用了六層細(xì)胞，大概一千億個(gè)。我們遇到的每一個(gè)需要智能解決的問題，大腦都在建好的世界模型中推演，就像棋手先推演下面幾步，再落子。這叫預(yù)測�；蛘吒鶕�(jù)新的信息，先在世界模型中增添新組件，和舊組件建立連接，再來推演。這就叫學(xué)習(xí)，或者叫記憶加預(yù)測。
“做ai的人都有共識(shí)：智能的本質(zhì)就是記憶加預(yù)測。我們頭骨里面這個(gè)記憶-預(yù)測模型，有些人大，有些人小，所有人都有不同程度的歪曲。但大腦解決所有問題都是把它放在整個(gè)世界模型中運(yùn)行。這樣來看大腦，它不是通用智能才怪！”
沒有一個(gè)人說話，沒有一個(gè)人的眼睛離開圖海川的臉。只有一些小國代表受不了自己的譯員了，用耳機(jī)連上公共翻譯。
“一個(gè)小巧、簡潔、通用的世界模型。聽起來就能把人迷死。想制造大腦的人遠(yuǎn)遠(yuǎn)不止我一個(gè)，古往今來太多了。為什么他們都失敗了？我們再回頭來看看連接主義者，在我之前最近的嘗試�！�
“他們的直覺其實(shí)是對的。分布式網(wǎng)絡(luò)，單元最簡行為，海量輸入數(shù)據(jù)施加壓力，讓網(wǎng)絡(luò)自己學(xué)習(xí)、生長、進(jìn)化。這些都是構(gòu)造大腦的基本原則。世上最復(fù)雜的東西都是長出來的，而不是設(shè)計(jì)出來的。也不要以為‘連接主義’在ai界成了貶義詞，它就死掉了。當(dāng)今主流的ai技術(shù)：深度學(xué)習(xí)或者機(jī)器學(xué)習(xí)，它們的內(nèi)核還是這些原則，只是設(shè)計(jì)使用的數(shù)學(xué)工具先進(jìn)了無數(shù)倍，再加上不聲張而已。你最多能聽見他們說‘黑箱卷積’或者‘玄學(xué)調(diào)參’。