了一些成果。」

经验约束瞬时优化系

一时间现场寂静无声。

坐在第一排的陶轩之同样大为震撼。不过久养成的习惯让他意识的冲着乔喻微微额首致意乔喻给的例其实属于认知科学中的预测加工理论。

虽然人类对于自大脑的认识还很肤浅。但毫无疑问的是人类的大脑可以说是一个非常大的预测机。

它能够不断的基于过去经验，以及即时接受到的信息同步生成针对未来的预测模型。

或者说生成未来图景。

人类独特的创造力也来源于此。毕竟如果什么都需要经过严谨的计算，就不会有那么多数学猜想推动整个系向前发展了。

现在听乔喻的说法，他这些年似乎就在研究如何能让机超越执行预设算法，获得类似人类这能够瞬间整合复杂信息、产生意义、价值驱动的直觉选择能力？

wtf？！

显然这已经不是单纯的数学问题了。当然这也绕不过数学。

毕竟要实现这一，首先还是得有数学基础。原因也很简单，机的本质就是读取0

跟1。

起码在现在这个时代，任何在硅基计算机上实现的人工智能，无论对外宣传它们有多么级或类意识，又或者使用了怎样厉害的算法其底层必然依赖于数学定义的算法和数据行作的。

没办法，离开了算法，计算机什么都不是，

所以乔喻的意思听到许多人的耳朵里，大概就是要开辟一条反数学的数学基础框架，

来让人工智能可以脱离算法的桔，行类人脑的瞬间推理决策能力？

嗯，反数学的数学基础框架毫无疑问这个概念听着就很绕。更有许多人已经反应过来了，为什么这次报告会有元数学三个字—

「在正式介绍我的成果之前，我打算先跟大家聊一我的思路。

首先我们需要剖析的是人的意识。也就是我刚刚说的，为什么意识可以不依靠计算就能行为上符合最佳预期的决策？

我们小组讨论的时候，有成员用量理论去剖析。即意识层面会从所有叠加态的可能中瞬间挑选最符合自利益的确定态。

如果从这个方向去理解，显然要容易很多。毕竟量理的框架已经相对成熟，

甚至我们已经有了类量计算的模拟计算机这样的件基础。如果从这个方向去解决问题，无疑要轻松很多。

但我觉得不是。首先意识层面不存在叠加态，所有的选择都是确定态。