Sam Altman說人工智能有泡沫，這意味著計算力會過剩

即使Sam Altman沒這麽說，計算力也會嚴重過剩，因為我隻做了最簡單的測試就發現：人工智能不懂自然語言語義和科學理論。也會因此缺乏足夠的有效應用。

麵對龐雜的訓練用大數據，計算機無法有效區分真假、對錯，也無法化解別人留下的語言陷阱和情緒陷阱，自己還會漏洞百出地胡編亂造。這些跟word-embedded vector space等等人工智能技術有關。

新的科學邏輯需要為生命邏輯和社會邏輯留好接口，理解海洋法係、大陸法係等等司法邏輯需要理解曆史演變和複雜邏輯。但應有足夠的抽象層次超越政治波動。這樣對邏輯體係的結構和機製就會有特別要求。這些計算機和人工智能都無法達成。

所以這些問題是結構性問題，具體問題可能被糾正，但root cuase無法被糾正，更多、更嚴重的問題會不斷產生。再好的處理器和訓練方法也無法解決。實際上三十多年前，我就發現了這些無法解決的結構性問題，所以放棄自然語言處理研究。現在的人工智能處理器和算法根本無法解決幾十年前的老問題。

幾十年前就能在計算機裏模擬核試驗，也有實用Electronic Design Automation (EDA)。數字孿生和工業自動化一直在成長，但增速和取代人力幅度低於預期。人工智能的少許出路在於更有效的人機耦合，研究人類智力的結構和機製需要新的科學邏輯和智力科學。

賺淘金者的錢，絕大部分淘金者會血本無歸。中間環節會斷裂，巨型泡沫會破滅。

人工智能無法理解自然語言語義和科學理論，也就無法理解生理和疾病。人類醫生依賴人工智能，自身診斷能力退化，後果可怕。很多其它行業也有類似情況。人工智能無法理解自然語言語義，就無法真正理解科學理論。人類醫生依賴人工智能，自身診斷能力退化，後果可怕。很多其它行業也有類似情況。