从因果角度切入，呆板进修需要从感知过渡到认知，要害在于如何使呆板形成因果推理的本领。模子假如要包括因果，就要可以或许模仿由行为发生的功效的差异，为了成立这样的模子，一些须要的数学东西是必不行少的，好比概率图模子、独立因果阐明框架、有关反事实的数学模子等。从认知和脑网络举办切入，可以将大脑视作动力学系统，许多动力学的根基道理对AI今朝的致命缺陷有重大增补，因果或逻辑大概蕴含在动力学里，并且临界很重要;人脑的稀疏暗示与标记留意AI和因果有重要接洽;可以充实操作平行回路设计AI系统。
AI的三大门户
打破当前AI瓶颈的方案在即，区块链技能可以用来协助人类管理人类与呆板共存共荣的将来，其与AI技能的彼此赋能并不是要将绕开人类可能全面代替人类，相反是为了可以或许使得呆板和人类在将来的网络空间中，在同一时间标准长进化博弈，为人机共融奠基基本。
联络主义与标记主义也有干系，标记主义可以看作是把内容坎陷化或炼化到了很简捷的水平，从而形成了各类标记或模子。好比昔人讲的“天圆处所”就是一种极简的世界模子，现代的阶梯大多笔挺，但昔人看到的未经加工的外部情况是联贯起伏的，在这种条件下抽象出“地是方的”很是可贵。有了这个模子之后，会影响我们对阶梯的修葺，行军接触也不容易迷失偏向，懂和不懂这个模子就会发生实际的差别。逻辑学中的形式逻辑也是一个极简的模子，或数学中的一些正义，城市让我们以为世界的神奇，好像物理世界真的是凭据公式成长的，但问题在于事实并非老是如此。我们面对的外部世界比所有的公式都要更巨大，因为公式系统并不完整，1900年希尔伯特二十三问之一就是如何提出一套正义系统来统一数学，其沿用了莱布尼茨的思路，即如何找出一套标记系统来模仿整个世界。许多学者尤其是标记主义者，一直怀有这种空想。好比爱因斯坦就想要找到一种统一的方程，可是这个空想终究无法实现。
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