那个朋友就是一方面没有意识到，其实很多事情可以整合的，而不是一定是2选1，对吧，就是好像我们面对一个岔路口只有两条路或者是三条路，你一定要选择其中一条必须放弃，另外两条其实不是这样刚性的一个东西，而是在每一个刹那算法自动的来作出选择。他我们简单的说就是有个优先顺位，当然这么说是非常苍白啊，非常简化了，就是一个priority对吧，任何一个时候你你比如当下你需要做5件事情，你有5件事情需要干，那你当下只能干其中一件事的话。那你肯定要做出一个选择的，这是优先顺位。大概叫运筹学是吧，不是说我们脑子里面知道要办5件事，然后当下我们只能做一件事，然后我们就傻了定在那里了，这个这个这种可能性也存在，那就说明我们脑子有问题了，如果机器这样的话，那就说明这机器故障了啊，有些时候机器做的是不太好，比如说一些自动刹车的车子在实际测试当中经常会出现顶上去的情况，他没有办法真的刹住，那只能说他做的不够好，并不能说自动刹车这件事不好，而是说他没做好。
或者善良的就是说把它的性能就这样，它只能在特定的环境下，比如说几十公里以下应付某些情况，他能刹住你来个鬼探头，速度快一点他就刹不住了，那其实还是说明他做的不够好吧，只能这么讲了，当然这些功能它其实也是有一个极限的，也就是说这些功能是有限性的，如果你速度特别快的话，比如说你开个200公里，那可能真的刹不住，嗯，但是你你去看短视频的话都是有这种测试的啊，那有些车表现的就比其他的款式优秀很多，反过来也有一些车特别的拉胯，这都不用讲智能车啊，就就是以前的那些老燃油车也是这样子。很多老燃油车就有自动刹车系统的，只不过有的表现优秀，有的表现拉胯。
所以有些时候呢，我呢，不太懂理工科的一些术语名词啊，我听他们经常说线性外推什么的，我也不知道这词儿究竟啥意思，但是我拍着脑袋和和拍拍自己的屁屁，我瞎想可能是那位朋友，就是用了线性外推，虽然我不知道这词是不是这个意思啊，但我感觉差不多，就是他用过往的经验认为把这个事情搞复杂了，把这个事情搞冲突了，就一定是容易弊大于利，这这是一种朴素的想法，从这个想法的出发点来讲也有一点道理，但是事情是现在的技术已经达到了，可以把这些不同的感觉啊感受进行统合进行算法优化处理，作出决策，让最终结果利大于弊。已经可以实现了啊，就像几千年前人们不相信人能飞起来一样啊，在当年大家这么想，其实是可以理解的，但是现在人可以通过一些手段飞起来了。就像前面我提到的那个呃净化心理学是一样的，就是在一些呃模拟生存竞争的这么一个，呃类似于沙盒游戏里面，最后大家发现这个得分最高的生存游戏的算法呢，它是最简洁的算法，那些更复杂的算法相对来说得分都更低也就是输掉了，所以其实并不是说一定你的代码，你的规则要很长不一定的，而是说你的这个规则要足够的优秀，足够的优秀之后，他后面自己演化出去可以不断的升级迭代，他就会自我演进，就像生命体一样。但是这一开始的一些出发点，一些规定性的东西，可能会有深远的一个影响。但这里面最有启发的一点就是不是代码越长越牛。阿尔法狗的例子已经告诉我们阿尔法狗啊，那个22代的阿尔法狗它是二代吧，应没记错，应该是就是那个特别牛的那一代，它的那个指令集很短的很简洁的，他后面完全是自己从零开始推演出来的，最后打败了前代的这个阿尔法狗前代的代码是更长的，所以就是这个时代已经不是说简单的堆量的问题了。就好像蒙古骑兵是吧，呃，十万二十万蒙古骑兵，那在这个冷兵器时代无敌的，结果突然你拿出来1130禁防炮，对吧，这个就碾压了，有代差的优势降维打击啦。所以现在这个博弈不仅仅是堆数量，然后那他是觉得这个指令集长了以后会太复杂呀等等的，而且现在芯片越来越牛，还有就是比如说汽车的话，它不像手机，手机对于耗能非常的敏感，因为电池毕竟现在电池技术没有特别大的突破，所以手机芯片的功率限制的非常的饿死他的功耗就几瓦特最多了，再高就不行了。但是汽车的话，它这个能量相对还是比较充沛的，所以他这个算力还是比较澎湃的。就算指令集长一点也能给他算明白，这都不是什么问题，人的神经传导速率一秒100 100米左右，其实相对于这个电传导的速度来讲，人的神经传导速度就像慢动作一样，那人都能开车，再加上以前的燃油车，燃油车反应本来就慢。但是人这种慢动作的反应速度，再加上燃油车，大家也用了几十年了，是不是现在电车反应又快，电脑的反应速度更快，没有问题的嘛。所以我这里面说的就是代码不一定要那么长，其次就算长了巨大的算力不断升级迭代的芯片和算力也能解决，这个问题也能应对。
而且我还给用电视机给他举例子，我说这电视机现在空白的时候，它也不会显示那些噪音了，连电视机这种谈不上智能的东西。他都可以轻易的过滤掉这些杂波，所以这根本就不是问题啊，对了那个嗯，唉，我忘了是塔勒布还是卡尼曼写了一本书叫噪音，我还没看呢，我估计就是探讨这个问题。好像是塔勒小布布。啊，我对他的书还算熟，看过几本，所以我估计他就讨论这个问题，还没看这本书，但是我应该能猜出来他想聊的话题。在复杂环境下想要过滤出来，这个在海量的这些信息和噪声当中，把真正有用的信息和观点给它过滤出来，这确实是需要本事的。但是在驾驶环境当中，偶尔遇到的一些这些问题，我觉得应该不是什么太大的事情，因为我们都知道，其实当个普通水平的司机，他也不是什么特别难的事情，普通人都能做到，那人工智能现在的这个发展水平没有道理做不到的，不是什么太难的事儿。他不是研究海德格尔的书，那个东西有点难，满街都是四级是吧，这个不需要高等学历，都能开车，这有多难啊，那人能做到，机器为什么做不到呢？
而而那位朋友最逗的观点是使用纯视觉的特斯拉能做到，只要你加上一点其他的东西，比如说加上毫米波雷达之后，你就做不到了，我觉得这个有点对，特斯拉好像一神教的一种崇拜一样就把他神化了，如果他觉得都做不到的话，那可能情况还不一样，但是他觉得特斯拉能做到，但是别家就做不到这个，我觉得这是一种宗教般的虔诚。😄