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它的本质就是将纷繁复杂的现象剥离到最本质的结构、关系和模式。
尤其是数学还需要无歧义的精确性。整套语言要求严格的定义和无歧义的推理。
而目前人类对于通用人工智能的要求却是既要在不确定的环境之下做出最优决策，又不能去挑战人类道德伦理的各种底线，要让几乎所有人都能满意。
比如著名的电车难题。人类不管如何抉择，都会惹来一堆垢病，如果让机器抉择就更麻烦了·
这个世界能够解决问题的人不多，但喜欢批判解决问题的人总是很多。
数学上的最优化决策显然不能照搬到通用人工智能的决策树过程中。
更别提那诸多的定义了，衍生出的东西很多。
真正推进到通用人工智能领域，已经不再是深度机器学习就能解决的问题了。
毕竟要实现这一步的意图，并不是让机器通过推演，去下棋，或者根据逻辑一步步去推导数学难题。
而是让机器在受限的情况下，去自主思考。
