学了神经网络之后，发现我的思维果然是类似的方式：不加思索，立刻给出答案，但是自己都不知道为什么。不管先给答案，然后再回头编造逻辑。
不过如果真的只能靠神经网络来实现智能的话，这显然不是一个好消息。人有上百万亿个神经元触图，不管用软件还是硬件都是难以实现的。再过20年说不定可以。
但是我觉得人脑的进化方向却是向着cpu去的。我们的主思维就是单线程的，和cpu一样。就是依靠逻辑和内存来一步一步实现复杂的事情的。但是我们的内存不够用，大概就那么几十个字节。所以经常要用到外存，比如纸和笔。各种成功学训练，目标都是想让人像cpu那样工作：有条理，有步骤，有计划，不达目标决不罢休。但是自然界进化不出cpu那样高度有理化的设计，所以得靠大量神经元和触突来模拟，所以神经元的数量超乎想像。而且还有大量神经元是用在运动、触觉、听觉等上面的。如果模拟一个人脑而不考虑运动问题的话，估计神经元的数量级可以下降一两个。而用来模拟cpu运作的神经网络可能相当庞大，我们直接 用cpu代替，于是又可以省一大块。最后可能神经元在上亿，触突在上百亿。那样的话电脑来模拟还存在可能性。
我估计 再过几年，就会有成熟的理论出现，论证神经元网络和某种形式的程序是等价的。于是我们可以不用虚拟出大量的神经元，直接使用内存记忆的经典方式来实现现在神经网络的功能，到时又可以省下不少内存和cpu时间。但愿我是那个提出理论的人。
不管如何，近期一定要抽空把几个神经网络的算法都实现一遍，训练一下我自己脑中的神经网络，做到脑中有物，然后才能进行抽象和思考。
今天先把最基本的bp实现了再说。不弄出来不睡觉。