人工智能是不是走错了方向？
  1. 我不信大脑每天都在大量的傅里叶变换，来处理视觉和声音数据。
  2. 我不信大脑每天都在大量的模型训练或卷积，来深度学习认识一个东西。
  3. 小孩子不需要喂很多数据，看两三次就能认识什么是苹果，什么是橘子 (虽然不理解为什么是)。
  4. 神经元再少的动物，学习任何方向的任务都有主动性，而目前人工智能学习某一方向只是受控。
  5. 人类大脑也是电信号，但总感觉绝对不只是 0和1这种 二进制，是模拟信号吗？我承认目前数学算法这种方向的人工智能，在生活中绝对有使用场景。但要做出一个有主动思想的人工智能，基于目前冯·诺依曼架构的计算机，是否是无法实现？我们是否从根源方向就错了？
人工智能不是走错了方向，而是误判了位置

好比人工智能是场马拉松，应该跑42+公里，但是各路AI选手们误以为这是场5000米比赛，当回头看看发现自己已经跑了4800米了，觉得冲刺200米就到终点了，然而过了5000米线才发现比赛刚刚开始而已。

现实世界几乎都是模拟信号，没有数字信号，大脑也是处理模拟信号的，而计算机只能处理数字，现实世界的问题要想用计算机去解决，都要转换成近似的数字信号。

现实世界和数字世界天然存在差异，这个误差在简单的信号处理时没有太大影响，比如音频视频等，误差比噪声还小，但是处理智能这种复杂问题时，这种误差会持续累积，影响不可以忽视。

有人会说人脑可以思考数字，可以做逻辑推理的呀，呵呵，简单模拟信号处理这种感知智能都还没做好呢，AI还是不要太奢求认知智能了。计算机之所以能解决很多数学计算问题，是因为人类给它创造了一个完美的数字世界，而人工智能显然不只是要解决数字世界的问题，它要解决现实世界的问题。

所以这么思考就知道为什么AlphaGo能赢人类了，因为围棋就不是模拟信号问题，是人为构造的数字信号问题。

解决这两个世界的差异问题，要不提高数字模拟转换的精度尽量减少信号损失，这就要求极大地提高算力，要不采用新的贴近模拟信号的处理机制，那就不能再沿用图灵机和冯诺依曼体系。

这两条路都还在摸索尝试阶段，就好比刚刚跑了五公里的马拉松，后面的路还长着呢，继续奔跑吧！