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　　【新智元导读】本文选自量子物理学家、著名科普作家 Michael Nielsen《神经网络和深度学习》最后一章，探讨智能能否用简单算法来表示。Nielsen 从人类大脑复杂的工作机制讲起，介绍了正反两方的观点及其原因：分子生物学认为大脑机制终能得解，以明斯基 “心智社会”理论为代表的观点认为，智能描述的现象包含了复杂的机制。Nielsen 本人认为，保持乐观，相信能找到解释大脑的简单机制并为此而努力是非常有价值的。

　　（文／Micheal Nielsen）本书关注神经网络的一些基本性问题：神经网络是怎样起作用的？怎样利用它们来解决模式识别问题？本书提供了许多实用工具，但当然了，我们对神经网络感兴趣的原因之一，是希望它们能远远超出这些基本的模式识别问题。也许神经网络或其他基于数据计算的方法最终会被用来制造有人的思想，甚至超越人类智慧的机器。这个概念远远超出了本书讨论的范围——世界上也没有哪个人知道怎样制造这样的机器。但展望未来是挺有趣的事。

　　计算机拥有人类智能的可能性这个问题已经有过许多争论，但本书里我不会加入这些争论中。尽管这些争论仍在继续，我相信智能计算机的可能性不需怀疑——虽然这会非常复杂，也许远超现代技术的能力——但现在怀疑它的人总有一天会像生命力论一般被推翻。

　　用简单的法则解释复杂现象早有先例

　　我在本书中探讨的问题是：是否存在一些简单的法则，能用于解释智能？更具体地说，是否有一种能解释智能的简单算法？

　　这是个大胆的构想。也许听起来过于乐观，让人很难相信它会成真。许多人有一种强烈的直觉，认为智能具有不可化约的复杂性。他们深感人类思维的变化多端和可适应性，认为不可能存在一种解释智能的简单算法。尽管存在这样的直觉，我认为匆忙下结论并不明智。科学的历史长河中有无数这样的例子：一些现象最初看起来非常复杂，但一段时间之后就能用一些简单有力的观点来解释。

　　比如说，早期的天文学。人类早在远古时代就知道太空里有许多天体：太阳、月球、行星、彗星，以及恒星。这些天体运行的方式各不相同——恒星运行的轨道相对稳定，而彗星却有可能出现在任何地方，划过天际，然后转瞬即逝。16世纪时，只有傻瓜乐天派会认为这些天体的运行可以用一些简单的法则来解释。但到了17世纪，牛顿提出万有引力定律，不仅能解释天体的运动，甚至能解释地球上的现象，例如潮汐和影子。

　　科学上这样的例子还有很多。再如，组成我们这个世界的无数化学物质能够用门捷列夫的元素周期表以及量子力学的一些简单法则完美解释。以及，生物世界的复杂多样起源于自然选择进化论。这些例子，以及其他还有很多例子，都表明仅仅由于人类大脑——目前是智能的最佳例子——的机能似乎非常复杂，就否定解释智能的简单法则的可能性是不明智的。

　　尽管有这些乐观的例子，但智能只能由大量从根本上不同的机制来解释的观点逻辑上也是说得通的。以我们的大脑为例，大脑的许多机制或许是由人类进化过程中不同的环境选择形成的。如果这种观点正确，那么智能具有相当不可计算的复杂性，不可能存在一个能解释智能的简单算法。

　　哪一种观点是正确的呢？