人类的痛苦源于“感知”，机器的痛苦源于“无法感知” —— David 9
“智能究竟是什么？”每个人都有自己的答案，每个人都没有确定的答案。今天david首次尝试梳理自己的答案，不成熟但值得沉淀。
从最原始的感知说起。有人认为神经网络或深度学习实现了机器“感知”的过程，这是错误的，
第一，上次提到“肤浅感知”和“深度感知”，目前的视觉(语言)模型没有赋予对象任何意义，“一个苹果”是什么？对模型来说只是一个标签。第二，人类能通过视觉调动“苹果”的味觉(触觉)等感受，这种感受在人类产生语言之前就存在了，而机器智能没有这种“综合体验”。实际是，仅仅是味觉一项感觉，就可以被其他五官所影响：
感知的灵活性在人类身上得到很好的体现，而人类也有很明显的缺陷，他们一辈子在学习概念和知识，并且被感知所困扰；但机器则相反，它们可能天生有(存储)概念和知识，却一辈子在学习灵活性。所以，人类是“灵活感知”，“交流联系”的智能，是“感知密集型”智能，而，如果真的有机器可以达到人类相当的认知水平，他们非常可能是“知识搜索”，“概念推理”，的“计算密集型”智能。
那么如果引导机器进行更多的感知，就能诱导出更高级智能吗？前不久热议的论文“Reward is enough”认为，只要“奖赏”足够，智能体就自己可以学习到各种不同的任务（语言，模仿，感知）等，这种想法是有问题的。
首先，如果有奖赏就能“诱导”出智能，为什么细菌或者其他动物没有进化出人类的智能？在地球上，繁衍是物种最大的奖赏之一，细菌不断自我复制，获得了很大程度的成功(奖赏)，但这算智能或高级智能吗？？
其次，他低估了环境对智能的影响，奖励是环境的一部分，甚至智能体本身也是环境的一部分。他并没有回答奖励如何产生，环境如何构造，才能诱导出更高智能体。 继续阅读尝试回答“智能是什么?”：聊聊“知识涌现”，“常识生成“，“智能诱导”，“流体智能”，“结晶智能”