《千脑智能》读后感
杰夫·霍金斯是个奇人。想要研究大脑和神经科学的奥秘，想要从功能模拟的角度做研究，但是找不到合适的研究机构和合作导师。于是自己在图书馆里读书读论文，成为大脑和智能领域的专家。所谓的博士阶段并不能让他对这个领域的探索感到满足，于是他重返工业界工作几年，再回到学术界，自己建立实验室，做这方面的研究。如果他在工业界再多做几年，就没有乔布斯什么事了。
大脑分为新脑和旧脑。旧脑中包含了很多身体的本能，保证人能够生存下去。大脑的进化是在旧脑的基础上增加新脑，而并没有丢弃旧脑。比如旧脑能够直接控制身体的活动，而新脑只能通过旧脑间接控制。这就解释了很多本能反应。
好的参考系是成为专家的关键。大脑中有特定的结构（皮质柱）给周围的世界建立参考系，并感知他们的相对位置，组织这些事件。但是对于非实物，不同人组织事物的方法不一样。具有更好的参考系的人才能成为专家。
未来的人工智能是能够展现类人智能的机器。所以需要反思，当下的人工智能产业是否正处在一条创造真正智能化的通用人工智能的道路上。人之所以聪明，是因为人几乎能学会做任何事，而不是能做好一件事。现在的人工神经网络在训练过程中并不包含知识图谱型的参考系，不能用它来组织存储知识，并生成面向目标的行为。
设计智能机器需要设计目标和动机。智能是学习世界模型的一种能力，他可以按照某些途径实现某些事情，但是它本身没有目标和动机。所以作为智能机器的设计者，需要考虑我们为什么要设计这样一种智能机器，它为什么会接受这个请求，忽视那个请求。就像设计机器人三大定律一样。虽然实现智能还有很多困难要克服，但同时也需要严肃思考，为什么要实现智能，结果会怎么样。
保存知识比保存基因更重要。因为基因只会自我复制，本质上没有这种基因比那种基因更好。而知识既有方向，又有最终的目标。知道万有引力以后，再也不能回到没有万有引力的时代。保存知识最可靠的方法是不断进行复制传递。但是在另外的星系，可能也无法用基于光刻机的硅芯片进行知识的复制。所以要创造能够用普通元素进行知识复制的智能机器（就像碳基生命复制一样？）。
人的一生好短，想想这里提到的每一个技术难题都需要好几代人前赴后继的努力才能克服，而这只是智能时代一个微不足道的小部分。未来值得期待。