1樓：老紀
距離第一次看這本書得有10年了，最近重新看，還是有感觸。博士目前走的就是他的思路，能不能走通不知道，思路一大堆沒什麼能驗證的
以神經生物角度去考慮大腦結構的難題他在書裡也提到了，用書中的乙個例子說，考古的時候大家都看到了路，他想做乙個提出人是用輪子旅行的人。而到了大腦結構這個綱領性的想法是很難很難提出來的。他這本書提出了很多構想，從應用角度來說都只是一些很范范的想法，連考古裡面的路都算不上。
乙個很明顯的邏輯漏洞是：我們不知道大腦結構的各種引數是因為智慧型限制還是生物限制，這些引數空間在多大程度上決定了智慧型的發揮。或者從根本上，智慧型的核心集合在哪。
Francis Crick提出的NCC在這裡依然是燈塔一般的存在。在不知道基本智慧型結構的前提下大家都還是在猜測這條路和那條路到底是幹嘛的。他有提到這個問題，但不知道怎麼解決這個問題
作為基礎性的對腦神經科學的了解，這本書不錯，就像我最開始讀這本書，感覺拓寬了不少角度。但真要做實際的腦模型這本書帶來的問題遠遠多於答案，甚至很多想法在實際模擬的角度看來不那麼有意義。或者說這本書沒什麼答案，只是另乙個Researcher的一些隨筆，大家都還迷糊著呢
2樓：曹鈺
我是很佩服Jeff Hawkins的，也是跟蹤他的進展接近二十多年了。首先我贊同他從神經生物學的角度實現人工智慧的出發點，但是在實現方法是存在問題的。他是過於側重與對腦科學神經解剖結構方面的過度解讀，而忽略了對大腦處理資訊本質的理解。
就從大腦皮層的區域性的組織結構就想推論出大腦的工作方式是徒勞的，會導致他的努力就像堂吉訶德一樣。
從腦科學到AI存在乙個鴻溝，它就是如何解讀腦科學的各項發現。絕大部分的人都是從形態結構上去理解的，而不是從功能層面去理解的。就好像萊特兄弟發明飛機之前，很多人都在嘗試打造和鳥的解剖結構類似的飛行器，都失敗了。
而萊特卻掌握了空氣動力學的原理，成功打造了乙個不像鳥的飛行器。現在很多專家大牛或知名大公司都在研究神經網路的解剖結構，相互鏈結，他們的工作可能有用，但是不是有效的實現人工智慧的方法。
曹鈺：腦科學和人工智慧的思考
請問如何評價 如何評價
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