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模式識別：計算機與人的大腦有什麼不同 　　在列維和莫尼恩圖譜的另一端，是並不能簡單地歸結為信息處理任務的規則或計算程序。根據作者的想法，這些任務只有借助人的能力才能進行模式識別。我們的大腦非常擅長接收通過感知而獲取的信息，而且還能夠對信息進行檢索以利於模式識別，但我們卻極不擅長描述或計算我們是如何這樣做的，尤其是當大量快速變化的信息以一種非常快的速度出現時。正如著名哲學家卡爾�波蘭尼（Michael Polanyi）所觀察到的：“我們知道的總是比告訴別人的要多。”如果以上説法成立，那麼根據列維和莫尼恩的説法，這類的任務是不能夠計算機化的，必須由人類來完成。作者舉了一個駕駛員駕駛汽車的例子來説明這個問題。正像他們寫到的： 　　當駕駛員左轉要違反信號燈時，他會面對一個由各種目標和聲音組成的難以逾越的壁壘，包括迎面而來的車輛、交通信號燈、商店、廣告牌、樹木，以及交通警察。憑着他的駕駛知識，他必須準確地判斷每一個目標的大小和位置，以及哪一個目標是危險的……卡車司機對自己所面臨的情況要有一個整體的判斷。但如果準確地把這種駕駛常識表述出來，並且以一種高度規則性的方式嵌入到軟體之中，從目前來看，是非常困難的……計算機是不能輕易代替人類的（尤其是像駕駛車輛這類的行為）。 第 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 頁

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