有些不負責任的報道說人工智能已經相當於多少歲兒童的智力，這很荒謬。
七、八十年代的計算器的計算能力早就超過普通人了，但計算能力不是生命的智力。連鼠和貓的腦都無法模擬，計算機怎麽可能擁有人類對生命的理解和在此之上的思考和行動。
計算機的強處在於計算和檢索。所以我用檢索工具是要看原始資料，不要語言模型不懂裝懂、胡編亂造。計算機語言模型的流行實際上是智力退化的症狀。
計算機的功能定義是數學一個較小的真子集。但邏輯不等於數學。現在波音公司的計算機技術比以前強很多，但缺乏嚴謹的邏輯，就是一個很好的例子。看商界領袖對智力退化能容忍到什麽程度。
美國BRAIN Initiative(Brain Research through Advancing Innovative Neurotechnologies) 項目也無法研究mirror neuron和自由意誌等重要問題，這是技術的局限性。
所以光靠計算機之類的技術來研究腦和智力的本質並不可行，因為計算機技術基於物理科學，而物理科學跟生命科學、智力科學之間有鴻溝無法跨越。
通用人工智能AGI更不可能。前沿研究性大學的通識教育需要變革。
其實Freeman Dyson在學術上沒Geoffrey Hinton離譜。後者是AGI炒作的根源。問題根源在大學和基礎研究。
需要理解通用近似定理（Universal Approximation theorem）和邏輯主義、直覺主義、形式主義三大數學流派的問題。
認為無人汽車剩餘問題是long tail和人工智能技術有Scale Law隻是沒有科學依據的直覺。
我提醒過：語言模型生成內容會助長詭辯，淹沒真相，造成人類智力的熵趨勢。
現在購買力和公司盈利全靠政府巨額債務支撐。人工智能吸金術和大泡沫使製造業財富份額急劇下降，也使美國複興製造業更加困難。
如果人工智能泡沫耗盡最後的資本，就根本沒有資金向太空發展，也無法保護地球環境。在熵趨勢影響下，整個地球會進入複活節島曾經出現過的模式。
