@zooo #78 "看到人类，发现人类不过是由大量细胞组成的，而其大脑也是通过不同细胞连接的，然后给人类下定义，人类只是虫子，不具备自我意识和智慧。那么你该怎么反驳？"
不需要反驳，因为主体不同（一个是“人类意识”，一个是“外星人意识”），对应的“意识”的定义也不同。所以外星人的评述是正确的。同理，我的描述逻辑一样，我认为现阶段的 AI 不具备“人类意识”。

与此同时，并不是架构相似，结果就一定相似。
比如你文中使用了“非常类似人类”等类似描述，这并不是其有“人类意识”的充分条件。
你对于我的“只是...”逻辑的怀疑，也局限于此。句式相近，不等于逻辑一样。

然后就是“过拟合、输出不可靠（不可预测）、模型不可视，这几点用在人的身上也完全成立。”
首先你弄反了因果逻辑。是数学家们通过人类的神经传导受到启发，从而得到的人工神经网络。并不是相反。
然后，就是人类并不是过拟合的。人类有拟合性没错，因为我们很大程度上依赖经验学，这点和目前的 AI 很像，但我们不止依赖经验学，我们还依赖科学。

至于说“因果论”这个领域，这就是为何我要加“我们”这个主语的原因。因为讨论的是应用领域。这个世界在“应用”这个领域里，还是遵循因果论的。
如果你把他转换成科学领域，那么其实这个话题就不需要再讨论了。因为根据量子力学的既有理解，“因果论”压根就不存在。

@zooo #74 总体来说，只要仍然是只依赖统计学的 AI ，那就一定不会动摇人类的主导地位。

当然，你可以说“量变引起质变”，但仅仅是一厢情愿而已，并没有证据能够支撑此观点。
因为统计学结果只能无限接近事实，并不能成为事实。

因为在我们现在的认知中，这个世界是因果论的，不是相关论的。
统计学只解决相关性，不解决因果性。

@razios #17 关键看目标和定位。如果是以弹几个流行歌曲（新手向编曲的）为目的，确实很快乐。

@zooo #73 "再大量数据和算力的帮助下，已经能够自己学习自己总结出模式，甚至于产生一点自我的意识"，这我不能同意。

现阶段的神经网络 AI ，只是通过现代的统计算法+算力，发现了并总结了我们人类无法靠脑力统计出的规律而已。这并不是“意识”。
这和我们没有发现细菌之前，认为疾病是上帝的惩罚没有区别。

我不否认如今统计学 AI 的革命性，更不否认其在未来十年内，就会改变我们的生活方式。
我举以上的例子，恰恰是想表达统计学 AI 和计算机、互联网以及以上机械化工具一样，都只是会改变我们的生活方式与生产力效率而已。他并不会动摇人类的主导以及社会地位。

毕竟目前的统计学模型依然无法解决我在#67 提出的问题。既过拟合、输出不可靠（不可预测）、模型不可视。

顺便捉个虫：
通过 z 快速调整头像大小，会有不稳定的抖动和回溯。怀疑是服务器状态和本地状态不一致导致。

@jianson2006 #7 感谢详细解答，受益匪浅。

然后再进一步，根据既有经验，很多这种带有空间设计的 UI 交互，最终都会走向面向效率的妥协。比如“拉队瞬移”、“扎堆”，甚至放弃部分空间感逻辑。（举个例子，比如 QQ 游戏大厅，从 199x 年的完全空间感，退化到了现在的空间感 UI 几乎 0 存在感）

楼主对这个如何理解，以及如何解决的呢？

楼主能不能说说，相比企业微信的右键》拉会议这类交互，你觉得虚拟现实空间类 UI 的优势在哪

因为乐器的学习曲线确实很陡，而且乐器的演绎价值需要观众支撑。
没有观众（哪怕是你的乐器老师），没有吃苦的心理准备，是学不下来乐器的。

其他娱乐也类似，需要你自己给你自己“加戏”，或者寻找类似的动力源泉。
只靠一时的脑热，支撑不了你超越第一个瓶颈期。

@levelworm #63
我们人类其实也有类似的统计学模型，我们管他叫“口诀”，比如九九乘法表。
一个会背乘法表的小孩，你说他是会乘法呢，还是不会乘法呢？

你说他不会，只要是 10 以内的整数乘法，他都能输出 100%正确的答案。（机器学习 AI 的过拟合特性）
你说他会，他其实并不理解“乘法”真正的数学意义。导致超过九九乘法表范围的乘法，他会凭规律揣测。比如 1*1 到 1*9 都是等于第二个数，所以 1*10 肯定是 10 ，1*11 ，肯定是 11 。（机器学习 AI 的输出不可靠性，逻辑不可见性）

只不过，我们的模型，相比 ChatGPT 的 17.5B 个参数来讲，因为人脑并行处理与记忆力的限制（参数过少），显得过于拙劣了而已。

但我们的模型也有优势，模型可见，可以输出，可以继承，可以传导。

研究生之前的教育，除了有育人与训练学习能力的功能之外，也是一种社会筛选行为。

学校教授的从来都不是方法论，而是基础信息。比的就是在基础信息获取相近的前提下，谁的分数 /能力更高，从而获得更多社会资源、教育资源倾斜。

所以千万不要以功利、收益为目的来看待教育。全世界的学龄教育从来没有这个功能。

如果是短途旅行，携带应该就能搞定了。
长期差旅的话，酒店的洗衣服务体验也不错。但我担心卫生问题，所以使用次数有限。

@SimonOne #62 额，我觉得只要做过 to B 业务，这逻辑应该都能轻松捋顺。
毕竟各种 ERP 、CRM 、PMS 的业务比缴税复杂多了😂。

btw：“机器学习”这个概念是上世纪 80 年代提出的。

不敢苟同。
我认为这只是我们的统计学和算法学有了突破而已。
让我们能够有工具发现人类脑力发现不了的潜在规律。

你会因为显微镜能看到细胞核而肉眼不行，就认为“人类黄昏”了么？
你会因为你自己跑不过汽车，就认为“人类黄昏”了么？
你会因为你自己不会飞而飞机可以，就认为“人类黄昏”了么？

机器学习 AI 同理。

@ggp1ot2 #34 不能，正常情况下无论收入多少，都不退且不补。

补税往往出现在你每月的代缴税额异常的情况。比如最普遍的原因：跳槽。
新公司不知道你的既往收入累加，也不知道的既往交税状态，所以标准操作就是从 0 开始重新计税代扣。
这时候你新公司的实际代扣与你真实的年度收入累加就有了差距，也就诞生了补税。

退税往往是因为申报的免税额度未正常计算，比如你申报了养老、幼儿，但未与公司报备。公司未必会在税控机上执行同步操作，这就会导致代缴多余应缴，也就产生了退税。

总之：只要是实际累计收入金额 /免税额度与公司财务知晓的不匹配，就会出现补 /退。

@imaning #27 严格意义上讲，只要是营业收入，就要上税。（包括在街边摊买水果和蔬菜）

所以未来的趋势是不区分你是否个人收款，只要你不能证明账户这笔钱的非营业来源（个人借贷、挪用、投资等）且超过限额，就要收税。包括你自己存入的纸钞现金。

很正常，如果你在视频网站看负责人的医生博主，他都会强调相信你的主治医生。

常见病往往是公式化的治疗，但疑难杂症的治疗并不是公式化的，而且不同医生对于同一个病患的疾病理解也不同。
所以给予不同的治疗方案是非常正常的，医生对自己的治疗方案负责，同时选择权在患者。

@itianjing #10 因为跳槽的新公司不知道你已经交了多少税，既定的额度使用了多少，都是从零计算。不管涨不涨工资，都是要补的。

@imaning #12 理论上讲需要你“自觉如实上报”，但现在你不报也没人查你（成本和收益不符）。
以后中国也会走美国的路，逐渐收紧现金交易。对线上交易使用更多的工具来监察，比如楼上说的“金税四期”。