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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為信息處理任務的規則或計算程序。根據作者的想法,這些任務只有借助人的能力才能進行模式識別。我們的大腦非常擅長接收通過感知而獲取的信息,而且還能夠對信息進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,尤其是當大量快速變化的信息以一種非常快的速度出現時。正如著名哲學家卡爾·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,那么根據列維和莫尼恩的說法,這類的任務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: 當駕駛員左轉要違反信號燈時,他會面對一個由各種目標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,他必須準確地判斷每一個目標的大小和位置,以及哪一個目標是危險的……卡車司機對自己所面臨的情況要有一個整體的判斷。但如果準確地把這種駕駛常識表述出來,并且以一種高度規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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