在旧有框架下，他是肯定没有办法做到的，哪怕他通过变异，大脑在某些领域远比普通人甚至一般的天才要强许多倍，但全世界那么多的机构、那么多的大厂、那么多的人才和团队聚集在一起天天研究，有那么多的设备、那么多的数据可供他们使用，他一个人无论如何都是比不过的。既然他们没办法从旧有框架下找到突破点，那他一个人也同样很难做到。
但这个底层要有多底层？
真要说起来，软件层面的创新，永远离不开硬件。
就好像当初计算机刚诞生的时候，关于人工智能就分为了“符号主义”和“连接主义”以及后来的“行为主义”。
“连接主义”又叫仿生学派，主张模仿人类的神经元，用神经网络的连接机制实现人工智能。现在大热的机器学习，奉行的就是“连接主义”。
但是在七十年代，因为硬件的发展水平、算力匮乏等原因，“连接主义”一度陷入低谷。
直到现如今，计算机的算力突飞猛进，因为互联网、移动网络的发展带来了海量的大数据，使得“连接主义”下的机器学习有了最合适的成长环境，开始蓬勃发展，孕育出各种各样的平台、算法、模型，在各行各业，各种环境中开始有了大量的应用，甚至有了“ai要取代人类工作”的说法。
今年早些时候华为发布了晟腾 910 ai训练芯片、晟腾 310 ai推理芯片，没过多久阿里达摩院也发布了号称全球最强的含光800ai推理芯片，这些硬件上的提升，都必将让机器学习获得更加极致的进化。
而可以预见的未来，或许三十年也或者二十年，量子计算领域取得重大突破，量子计算机开始大规模应用，到时必然也将带动ai领域出现变革，必然会诞生更加全面、复杂和强大的ai模型，说不定随着对人类神经元研究的推进，会出现“抄袭”得更全面的神经网络，从而实现真正意义上的“超级ai”。
但向坤等不到那时候，他也没有足
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