Hinton的论文 The Forward-Forward Algorithm: Some Preliminary Investigations 读后感

当前的深度学习软件运行在僵硬的死的硬件上，虽然现在的深度学习算法非常复杂，有数以亿计的参数，但它仍然是 常规的算法。

常规的算法，无论如何复杂，都不可能孕育真正的智能。这点在彭罗斯的 《皇帝的新脑》一书中有很清晰的证明。

现在的计算机，特点是硬件 非常赢，软件非常软，软件与硬件是可分离的，可以无限拷贝，一次编码无限使用。

现在的计算机硬件追求绝对的精确，没有给随机性(真正的随机性，不是随机数那种伪随机)保留空间。

人们尽最大努力消除随机噪声对计算机硬件的影响，虽然计算机硬件的生产利用了量子力学的原理，但它可以被认为是属于经典世界的，它几乎不会出错。

现在的常规软件是 immortal的，也就是说，就算这个硬件坏了，软件仍然可以在其他地方运行。

FFA与现有的数字计算机系统有根本的区别：1）它的硬件不是现在这种用不犯错的数字芯片，而是模拟器件或者忆阻器等，模拟器件的运行是收随机噪声影响的。

2）AI程序是生长在硬件上的，程序的参数的学习过程会受到硬件中的随机性的影响。软件是mortal的，是会死的，也就是说，如果硬件坏了，软件也就失效了，因为软件完全与硬件绑定。反过来，也可以认为它是活的，因为只有活的才会死。

FFA是个创造性的尝试，很可能是迈向真正人工智能的重要转折。