过去几年，人工智能（AI）的疯狂或许引发了新一波的互联网技术浪潮，无数技术人转移阵地、投身其中。但是随之而来的，是各种有关人工智能和机器学习技术的夸夸其谈。可以说道，在计算机科学领域中，根本没经常出现过如此众多且从不专业的人对某一技术领域如此趋之若鹜——即便对于二十世纪八十年代专门从事尖端硬件的人来说，这也是匪夷所思的事情。近期，备受瞩目的畅销书作家、《人类简史》和《未来简史》的作者奇瓦尔赫拉利就描写了人工智能将对民主产生的影响。
他的言论中弥漫着对当前人工智能技术能力的很大信心，他说道与Google同宗的DeepMind所研发的国际象棋软件具备“创造性”、“富裕想象力”，甚至享有“天才本能”。此外，在英国广播公司BBC的人工智能纪录片中，吉姆·阿尔哈利利（Jim Al-Khalili）和DeepMind的创始人丹米斯·哈萨比斯（Demis Hassabis）描写了人工智能系统如何获得了“确实的找到”，而且还“知道明确提出了一个新的点子”，然后“凭自己的直觉”研发出有了策略。
各种层出不穷的言论在用于滑稽和拟人的手法来叙述蠢笨机械化的系统，不一枚举。现在，则是时候走细心想到基础硬件的现实了。过去30多年，人工智能没任何根本性变革人们讨厌通过神话、比喻和利用计算机屏幕等人为形式来辩论有关计算机技术，比如“直觉”、“创造力”和神秘的“策略”。
AI专家从AI的不道德中找到特定的模式并将其称作“战略”，但神经网络并不知道“战略”是什么。如果知道有“创造力”，那也是DeepMind研究人员的创造力，他们设计、管理和训练了AI。今天的AI系统是用大量的自动化试错训练出来的，每个阶段都必须通过一项称作偏移传播的技术来对系统错误并调整系统，以增加将来的错误，从而逐步提高AI在特定任务（如国际象棋）上的展现出。目前可以大幅度提高AI（“机器学习”和所谓的“深度自学”）系统效率的方法主要以这种偏移传播技术为基础，而这项技术发明者于二十世纪六十年代，并于二十世纪八十年代中期由Geoffrey Hinton应用于到神经网络。
换句话说，在过去30多年中人工智能并没任何根本性的概念变革——目前我们在人工智能研究和媒体上看见的大部分内容都是通过大量便宜的计算出来硬件和简单的公关活动图形的一个古老的点子。这并不是说道DeepMind的工作没价值。帮助开发者分解新策略和点子的机器十分有意思，尤其是由于极大的复杂性造成人们无法解读该机器的操作者。
在世俗文化中，技术的魔力和谜样十分诱人，而且在乏味的工程领域经常出现一些十分谜样的东西是十分热门的。但失望的是，DeepMind的机器里并没灵魂。
一位上世纪九十年代的年长程序员超越了传统所有环绕DeepMind机器大做文章的不道德都会让人回想二十年前，一个非比寻常且意义很深的“机器学习”系统给技术界所带给的那种激动感觉。1997年11月，苏塞克斯大学计算出来神经科学与机器人中心的研究员阿德里安·汤普森攀上了那一期“新的科学家”的封面，其题目是：“完整硅打造出的生物——让达尔文主义艾米在电子试验室，一睹新的造物主。
高效精干的机器，无人能解读。”而汤普森能攀上封面的原因是他的作品引发了相当大的震撼。汤普森超越了传统，在电子硬件上发展了机器学习系统——而不是用于传统的软件方法。
他自由选择这样做到是因为他意识到所有数字计算机软件的功能都会受到计算机二进制电源的容许。相比之下，人类大脑的神经元获得了很好的演化，可以思维各种错综复杂且不可思议的简单物理和生化过程。
汤普森假设，通过自然选择的自动化过程让计算机硬件演化，就可以模拟出硅介质的所有实际物理属性，而计算机的数字电源正是由这些硅介质包含，因此可能会产生某种东西有效地仿真人类大脑的构成。后来的事实也证明了他是准确的。汤普森在他的实验室中对FPGA（一种数字硅芯片，其数字电源之间的相连可以重复重新配置）的配备展开了改良，以便区分两种有所不同的音频音调。然后当汤普森在查阅FPGA芯片内部电源之间的相连是如何通过改良过程配备的时候，他注意到一种令人印象深刻印象的高效电路设计——仅有用于了37个元件。
不仅如此，该改良电路早已远超过了数字工程师的解读范围。37个组件中的一些没与其他组件电相连，但是一旦从设计中去除这些组件，整个系统就不会暂停工作。
对于这种怪异情况，唯一的说明就是该系统在它所谓的数字组件之间利用了某种谜样的电磁相连。换句话说，该改良过程为了继续执行“计算出来”，早已接踵而来了系统组件和材料仿真的真实世界的特征。作为一位二十世纪九十年代的年长研究员来说，汤普森的工作找到显然令人惊叹。
计算机不仅设法发明者了一种全新的电子电路，而且打破了人类电子工程师的能力，更加最重要的是它还指向了研发计算机系统和AI的方法。狮头工作室（现退出）的经典游戏Black＆White，DeepMind创始人丹米斯·哈萨比斯最初兼任该工作室AI组组长所以到底是什么情况？为什么汤普森完全无人知晓，而后来的哈萨比斯却为Google的母公司Alphabet夺得了满堂彩，而且BBC还为之制作了歌颂的纪录片？答案就在于时机。
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