以道德經來詮釋強人工智慧之可能性
人工智慧
人工智慧（英語：ArtificialIntelligence，縮寫為AI），指由人製造出來的機器所表現出來的智慧。通常人工智慧是指透過普通電腦程式來呈現人類智慧的技術。人工智慧也指出研究這樣的智慧系統是否能夠實現，以及如何實現。而AI的核心問題包括建構能夠跟人類似甚至超卓的推理、知識、規劃、學習、交流、感知、移物、使用工具和操控機械的能力等
強人工智慧和弱人工智慧
人工智慧的一個比較流行的定義，人工智慧就是要讓機器的行為看起來就像是人所表現出的智慧行為一樣。
弱人工智慧：指人工模擬智慧，主張機器只能模擬人類具有思維的行為表現，而不是真的懂得思考。
強人工智慧：強人工智慧觀點認為「有可能」製造出「真正」能推理和解決問題的智慧機器，並且，這樣的機器將被認為是具有知覺、有自我意識的。
強人工智慧目前仍然是該領域的長遠目標。目前強人工智慧已經有初步成果，甚至在一些影像辨識、語言分析、棋類遊戲等等單方面的能力達到了超越人類的水準，而且人工智慧的通用性代表著，能解決上述的問題的是一樣的AI程式，無須重新開發演算法就可以直接使用現有的AI完成任務，與人類的處理能力相同，但達到具備思考能力的統合強人工智慧還需要時間研究，比較流行的方法包括統計方法，計算智慧和傳統意義的AI。
目前有大量的工具應用了人工智慧，其中包括搜尋和數學最佳化、邏輯推演。而基於仿生學、認知心理學，以及基於概率論和經濟學的演算法等等也在逐步探索當中。
思維來源於大腦，而思維控制行為，行為需要意志去實現，而思維又是對所有資料採集的整理，相當於資料庫，所以人工智慧最後會演變為機器替換人類。
強人工智慧直到目前還沒有完全普及，有一個很大的原因是人類對於其背後的機制與判斷方式不瞭解。
人工智慧的神經網路
人工智慧的神經網路，簡稱神經網路或類神經網路，在機器學習和認知科學領域，是一種模仿生物神經網路（動物的中樞神經系統，特別是大腦）的結構和功能的數學模型或計算模型，用於對函式進行估計或近似。
神經網路由大量的人工神經元聯結進行計算。大多數情況下人工神經網路能在外界資訊的基礎上改變內部結構，是一種自適應系統，通俗的講就是具備學習功能。現代神經網路是一種非線性統計性資料建模工具，神經網路通常是通過一個基於數學統計學類型的學習方法得以最佳化，所以也是數學統計學方法的一種實際應用，通過統計學的標準數學方法。
我們能夠得到大量的可以用函式來表達的局部結構空間，另一方面在人工智慧學的人工感知領域，我們通過數學統計學的應用可以來做人工感知方面的決定問題（也就是說通過統計學的方法，人工神經網路能夠類似人一樣具有簡單的決定能力和簡單的判斷能力），這種方法比起正式的邏輯學推理演算更具有優勢。
神經網路演算法
神經網路演算法是指，根據邏輯規則進行推理的過程；它先將信息化成概念，並用符號表示，然後，根據符號運算按串列模式進行邏輯推理；這一過程可以寫成串列的指令，讓電腦執行。然而，直觀性的思維是將分散式存儲的信息綜合起來，結果是忽然間產生想法或解決問題的辦法。這種思維方式的根本之點在於以下兩點：信息是通過神經元上的興奮模式分佈儲在網路上；信息處理是通過神經元之間同時相互作用的動態過程來完成的。
神經網路演算法的基本方式
思維學普遍認為，人類大腦的思維分為抽象（邏輯）思維、形象（直觀）思維和靈感（頓悟）思維三種基本方式。人工神經網路就是模擬人思維的第二種方式。這是一個非線性動力學系統，其特色在於信息的分散式存儲和並行協同處理。雖然單個神經元的結構極其簡單，功能有限，但大量神經元構成的網路系統所能實現的行為卻是極其豐富多彩的。
神經網路的類型
來源THEASIMOV INSTITUTE
http://www.asimovinstitute.org/neural-network-zoo/
以道德經來詮釋強人工智慧之可能性
圖1. 類神經網路的基本架構
道德經四十二章
道生一，一生二，二生三，三生萬物。
道的產生就是一（A），一指的意思就是開始。一開始之後就會產生成二，二指的是判斷（從2個路徑選出1個），判斷（L）之後就會面臨三，三指的是選擇，但是，選擇數不是3個。因為，三的意思是多數。基本上，當你做出選擇之後就是結果（B）。只是，你選擇的結果就一定是正確的嗎？所以，加上一個判斷路徑，來確定最後的結果是正確的（B）。三生萬物指的是，從開始（A）運算到結果（B），結果（B）並不一定是最終的結果。因為，事物運作可能會延伸出很多的節點。例如：從A到G,從B到J，甚至是從B到K還往後無限的延伸。所以，A到B會有2個運算的節點，A到C會有4個運算的節點。因此，經過的路徑越多要運算的節點越多，就會延伸出無限的可能性。這就是三生萬物的意思。
道德經十四章
迎之不見其首，隨之不見其後。
往前看，看不到最初的開始。往後看，看不到最後的結果。因為，所有的事物都是連續的往前後延伸。我們所謂的開始到結果，只是前後延伸中的兩個節點。例如：圖1.從A到B，C到H，B到K。或從K到J，I到F，J到B....等等。
道德經四十八章
為學日益，為道日損。損之又損，以至於無為。
追求學問會隨著時間增長，追求道理要隨著時間去減少，減少又減少，直到無法再減少。無法再減少就沒什麼不能做的。追求道理之所以要隨著時間去減少，是因為，道德經四十二章。道生一，一生二，二生三，三生萬物。在一個複雜結構中，要將錯誤的節點排除，直到沒有錯誤節點的時候，就能得到正確的結果。
道德經十九章
絕聖棄智，民利百倍；絕仁棄義，民復孝慈；絕巧棄利，盜賊無有。此三者以為文不足，故令有所屬。
絕聖+棄智＝民利百倍，這樣的運作方式是有問題的。用三個例子來說明是不足夠的，因為，過程的改變會影響結果的正確性。
E=絕聖F=棄智G=民利百倍
E+F=G
看起來，這是一個E到G架構。但是，這可能是一個E到I的架構。
E=絕聖F=棄智G＝時間H＝政治體制I=民利百倍
因為，E+F+G+H結果就不一定是I。
所以，事物的運作會隨著環境、條件、時間等等原因，節點會有往前、後延伸的情況。
E+F=G
G=E+F
E=F+G
因此，E、G都有不確定性的可能。
以E為起點往G方向去尋找結果。
以G為起點往E方向去尋找結果。
以F為起點就要往E、G兩端去尋找結果。
道德經五十一章
道生之，德畜之，物形之，勢成之。是以萬物莫不尊道而貴德。道之尊，德之貴，夫莫之命而常自然。
規則是根本的存在，認知能力依附在規則之上，而產生路徑方向，當條件吻合，就是正確的。而規則是不可以自己改變的，規則運作方式是自然。自然的意思是自然而然，自然而然就是事物的相對性。例如:1+1=2，1+0≠2。
圖2.類神經網路的運作模式
當C=2
1.A+B=C當A與B的數值是正確的。C的數值是正確的。這樣的運算方式只有計算。
2.A+B=C當A值是正確的，當B值是不確定的，B值可能為0或可能為1。C值會產生2個答案，1+0=1或1+1=2，當C=2答案就是正確的。這樣的運算方式是，具有分析能力的運算。
3.A+B=C當A、B值都不是確定的時候。
當A值=0，B值必須是2
當A值=1，B值必須是1
當A值=2，B值必須是0
當B值=0，A值必須是2
當B值=1，A值必須是1
當B值=2，A值必須是0
當C值=2，A值是0，B值必須是2
當C值=2，A值是1，B值必須是1
當C值=2，A值是2，B值必須是0
當C值=2，B值是0，A值必須是2
當C值=2，B值是1，A值必須是1
當C值=2，B值是2，A值必須是0
A+B可以去驗證C的正確性
B+A可以去驗證C的正確性
C-A可以去驗證B的正確性
C-B可以去驗證A的正確性
這樣的運算方式是有分析，思考的能力。
只有計算功能，是沒有人工智慧的。有分析的能力，是屬於弱人工智慧。具有分析，思考的能力。才能進行強人工智慧運算。
機器，數學運算，都是定數，數值、規則都是清晰明確的。
事物的運作，不一定都是定數，目標、規則會有不同的定義。
當把目標、規則的定義都釐清，目標、規則都是清晰明確的。
再來進行運算，答案就能清楚明瞭。
思考是經由，分析比較而來，分析是經由計算而來。
所以，強人工智慧是有可能，機器運算可同人類一般具有分析、思考的運算，擁有邏輯與智慧。
總結
思考的本質是什麼？簡單的來說，能夠經由分析找到答案。要是答案不是正確的，
經由反省（反向分析）去找出問題點。找到問題點再經由分析去找答案，直到答案是正確的。
規則適用於所有事物的演算，但演算法與演算法之間會有差異。所以，規則沒有固定的演算法。雖然，演算法與演算法之間會有相同，但這樣相同的演算法無法適用於所有演算法。因此，從開始尋找結果的過程中，有不確定性的過程，當找到正確的答案就是結果。
所謂的邏輯，其實也是一種演算法，只是在哲學上是用文字來表達，用推理來進行。電腦是以圖形來說明，用計算來運行。
事物的運作是從開始經由不斷的判斷、選擇直到結果的正確所構成的。
所以，規則決定演算法的正確性，判斷的節點數量決定運算的能力，可選擇的數據多少決定準確度的高低。因此，在規則正確性時，判斷節點數量與可選擇數據多少，是決定智慧能力的強弱。
補註：道德經淵源流長，各代名家多有註解，是非對錯難以爭辯。只要能夠解釋明白，能少說就少說。謝謝！
2019.12.01 莊隆騰台中

原来是诠释，我以为用道德经能制出超级人工智能了呢。。。

彼岸宝岛已经有老君指导人工智能方向了？

像我们不懂这种人工智能的人，一脸懵，逼的进来，一脸懵，逼的出去