模考难得有空，记下一些零碎的想法。
做语文阅读的时候，看到LewisThomas那篇很有名的《细胞生命的礼赞》中的小片段。主要是从DNA的角度讲生命的起源。其中有一段话给我的印象特别深，他说“最奇妙的地方在于，DNA这玩意儿会出错。……如果把一个DNA扔到一个仍是混沌状态的世界上，它仍然可以通过这种绝妙的错误进化出大脑。……这是任何一个科学家和任何计算机所无法模拟出的过程。”
我特别同意他关于进化的观点，尤其赞同那个DNA在混沌的世界上进化出大脑之说。但他说这一过程是任何计算机所无法模拟的，这一点我保留意见。Lewis生活的年代，在计算机领域，人工神经网络（ANNs）和遗传算法（GA）已经以论文的形式提出。遗传算法本质上讲作为一种搜索算法，并没有它的名字听起来那么令人兴奋。但这给我们提供了一个思路，如果给予足够充分的信息，把一个星球上所有的条件以参数的形式模拟出来，并且受到自然规律的调控；再给予有关基因的信息，把一个DNA放在上述的星球中，经过足够长时间的“自然选择”，一个足够完美的遗传算法所搜索出的最优解也应是具有类似人的大脑的生物吧。
当然，这样的算法前提条件太多，需要足够多的信息，而这些信息以及它们之间的关系人类到今天为止都还没有完全搞清楚。但我只是强调，这不是不可能的。
算法发展到现在，我所接触过的，最令人兴奋的全都是学科交叉产生的。比如信息学和化学交叉产生的模拟退火，和生物学交叉的遗传和神经网络等。人类的惰性使然，想造出可以替代自己干活的东西。于是机器人应运而生，以前的机器人“脑子”里的程序有限，而且受物理条件的限制等等，只能做一些特定的工作，就像《TBBT》中Howard“用过”的那只机械手。然而现在云计算的发展，结合神经网络的学习能力，只要维护一个云资料库，理论上便能使机器人无所不能。工程师们如果能保证机器人的物理基础没有问题（这个有待考虑，我只是看到过一些貌似可以做很复杂动作的机器人，是不是已经真正攻克这些难题不清楚了），那么程序员们所要做的工作就只是编一些最最底层和基础的程序动作，其他高级和复杂的动作都通过云端来发送指令控制。这个思想和《失控》里提到的想法不谋而合。我认为是有一定发展空间的。
另外，Siri是一次人工智能的尝试。确实只是一次小小的尝试，却获得了极大的关注。由此看来，人工智能也有很大的发展潜力和市场空间。我所发现的是，信息学的许多突破都是通过仿生实现的。上升到哲学的高度，大自然真TM神奇。不由得再一次对自然和生命生发出敬畏之情。