的“智能机器”。
用更学术的语言来表达，就是弱通用型人工智能。
相对于绝对意义的GAI来说，这个思路的难点会稍稍低一些，但也没有低到哪里去。
毕竟，人工智能的发展哪怕在上一世也完全是个盲盒，它跟核聚变技术完全不同，基本上没有固定的、明确的路径，反而更类似于当时的常温超导探索。
一帮人沿着自认为正确的方向去摸黑探索，在黑暗中也许会偶尔摸到几个宝石，可没有人敢断言摸到宝石的这条路是不是就直接通向矿脉。
我们需要的是更大的模型？更多的数据？更巧妙的技巧？更合理的超级参数？
也许都不是，这些东西并不能让人工智能变得更强大，相反，只会让它变得更臃肿。
想要真正解决GAI面临的所有问题，就必须首先解决人脑和电脑在“底层原理”上的差异。
量子计算机。
这是最接近人脑运作方式的计算机组成形式。
传统计算机处理的方式只有0和1，其处理数据的方式是直线型的，属于一维。
哪怕是多核计算机，也不过是同时进行多个线性计算而已。
但人脑的处理方式完全不同，它是神经元在酶的