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模式識別:計算機與人的大腦有什么不同
在列維和莫尼恩圖譜的另一端,是并不能簡單地歸結(jié)為信息處理任務(wù)的規(guī)則或計算程序。根據(jù)作者的想法,,這些任務(wù)只有借助人的能力才能進(jìn)行模式識別,。我們的大腦非常擅長接收通過感知而獲取的信息,而且還能夠?qū)π畔⑦M(jìn)行檢索以利于模式識別,,但我們卻極不擅長描述或計算我們是如何這樣做的,,尤其是當(dāng)大量快速變化的信息以一種非常快的速度出現(xiàn)時,。正如著名哲學(xué)家卡爾·波蘭尼(Michael Polanyi)所觀察到的:“我們知道的總是比告訴別人的要多,。”如果以上說法成立,,那么根據(jù)列維和莫尼恩的說法,,這類的任務(wù)是不能夠計算機化的,必須由人類來完成,。作者舉了一個駕駛員駕駛汽車的例子來說明這個問題,。正像他們寫到的: 當(dāng)駕駛員左轉(zhuǎn)要違反信號燈時,他會面對一個由各種目標(biāo)和聲音組成的難以逾越的壁壘,,包括迎面而來的車輛,、交通信號燈、商店,、廣告牌,、樹木,以及交通警察,。憑著他的駕駛知識,,他必須準(zhǔn)確地判斷每一個目標(biāo)的大小和位置,以及哪一個目標(biāo)是危險的……卡車司機對自己所面臨的情況要有一個整體的判斷,。但如果準(zhǔn)確地把這種駕駛常識表述出來,,并且以一種高度規(guī)則性的方式嵌入到軟件之中,從目前來看,,是非常困難的……計算機是不能輕易代替人類的(尤其是像駕駛車輛這類的行為),。
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