通俗一点说，人工智能的神经网络模型，在很多情况下，更接近人脑思维的模式。基于规则判断的程序思维，其实是一种机械思维（没有任何贬义，机械思维曾经是科学思维的代名词），基于的是确定性和严格明确的因果关系，而人工智能思维，是一种大数据思维，利用的就是不确定性和事物的强关联性，而非谁因谁果的明确关系。
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机械思维可以在牛顿时代明确揭示低速宏观事物的规律，而无法解释高速微观世界的不确定性，类似的，规则程序思维，只能解决有明确规则的问题，" if … then ……"的判断，而只要是这种判断，不管判断条件多么复杂，都是明确性问题。而很多现实问题就没有这么明确的界定，不存在哪一个因素就一定是另一个因素的引发原因，更多的情况，是各个要素互相影响，互为因果，几个要素连起来看，就会产生大量的不确定性（最简单的比如体形胖和不爱运动，到底谁是因，谁是果？）。试想就连我们看一个人，有时候还会犹豫这个人是不是熟人，熟到多大程度，机器程序又怎么可能有一个明确的规则告诉我们该如何去招呼人家？
而人工智能和大数据思维，恰恰就接受并迎合这种不确定性（就像人脑考虑问题有灰度，不是非黑即白，非0就是1），并不试图建立一个明晰的判定规则，也不试图找到"为什么"之类的强逻辑，而是通过大量前置类似事物的学习来发现事物的关联程度，套用以往的经验来推理出合适（注意不是正确，更不是精确）的结论和策略，是用"知其然而不知其所以然"的态度来解决问题。有个广泛流传的溥仪看宝的故事，说的是有个溥仪的朋友（一说是王国维大师，一说是金石学家罗振玉）有一次请溥仪鉴赏他的收藏，溥仪一看觉得是假的。这位朋友很不高兴，觉得我研究这么多年，你又没有钻研过，你怎么知道宝贝是真是假？溥仪说，我确实没什么理论，没什么原理性的东西来判断，我就是觉得你这些东西，跟我原来在皇宫看的那些不太一样。这就是典型的大数据推理，溥仪脑子里并没有一个明确的规则库，让他一条条去对比，也说不清为什么他就觉得是赝品，他仅是因为有一个用多年大量真宝贝数据训练出来的神经网络模型，这个模型做了模糊推理而已，而产生的结果，也不是绝对的"真品"和"赝品"分类，而是"是赝品的概率多大"的结论。 下一篇，会从更技术的角度来看这个话题。 仅代表尹智个人观点 Ken's personal view only
本文名称：人工智能模型为什么比基于规则判断的程序要更＂智能＂？
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