梦（2023．4．7）（3/5）

也就是人有时记住书名，有时要背目录，而有时则会全文背诵。这样，其响应时间一定会比机器找链接再翻书的速度快一些。即最快的速度来自于预先加载，或者内联，而计算机的储存单元和运算单元分离，且空间远远不及人脑，于是要模仿人还是有些难度。但机器能打败人，只是说明了，拿着工具的人打败了不拿工具的人罢了。离不开人。

语言是人与人，人与环境交流中不断进化的，梗也好，瓜也罢，都可以很迅速地发明新的短句，甚至是新的字。而机器在模仿这一个过程中，可能会忽略了最直接的人与环境的关联，只是不断地估计，生成的语言是人看不懂的，没有实际意义的。而对于人来说，一张图就足以让人了解新梗新字的含义。而用机器识别图，它就又不知道图到底是什么意思了。

相同的事物在不同识别区下的意义是不一样的，如何做到在不同识别区下的快速跳转呢？我想起了数学课上的可继承性，过去计算的数据会保留下来，并在新的响应时可以立即条用，这样速度就上来了。算法是需要可继承性的。

就像人对鼠标光标灵敏度的感知，是怎样的一个过程呢？用熟能生巧可以概括。但这是一个反馈控制过程吗？还是模糊控制？

果然，人工智能的进步实际是人对自己与环境认知与描述的进步。