突然有一个很有趣的想法。
目前的机器学习（例如DeepMind）其实是造了一个黑盒子，对输入信号有特定的输出结果，关于其中的决策过程，其实人们了解的并不多，即并不能还原每一次输出的复杂的决策过程。
人脑其实也是个黑盒子。这一点都不奇怪，DeepMind就是按照人脑工作原理设计出来的。
那比如，我们现在有一个缸中大脑，然后有一个AI完整模拟它的决策，这个AI是不是成为了这个大脑的数码复制品。
换句话说，AI理论上是可以复制人脑思维的。之所以没有成功，除了计算能力，当然还有复制的精确程度的问题。
我知道肯定有人会说人脑有多少神经元，多少凸触连接，也许人的一辈子时间都不够复制。然而，考虑到围棋存在更多种可能性也被简化为现有的AI都能处理的问题，我觉得也许我这个想法并不是痴人说梦。
DeepMind下围棋感觉一点用都没有？ Naive，DeepMind 创建了自己的围棋流派，拓展了棋手对围棋的认知。
调节制冷系统这个事情也体现出了 DeepMind 无人能及的统筹复杂事物的能力。
同理，DeepMind 用于城市道路拥堵的预防应该也会有很好的效果。
我比较好奇的是，人类传统擅长的领域，比如会计/审计，是不是也可以让 DeepMind 试试？
Google Cuts Its Giant Electricity Bill With DeepMind-Powered AI – Bloomberg: “In recent months, the Alphabet Inc. unit put a DeepMind AI system in control of parts of its data centers to reduce power consumption by manipulating computer servers and related equipment like cooling systems. It uses a similar technique to DeepMind software that taught itself to play Atari video games, Hassabis said in an interview at a recent AI conference in New York. The system cut power usage in the data centers by several percentage points, ‘which is a huge saving in terms of cost but, also, great for the environment,’ he said.”
