如下图，所有节点之间的连线都是双向的 。所以玻尔兹曼机具有负反馈机制，节点向相邻节点输出的值会再次反馈到节点本身 。
玻尔兹曼机在神经元状态变化中引入了统计概率，网络的平衡状态服从玻尔兹曼分布，网络运行机制基于模拟退火算法 。

文章插图
玻尔兹曼机 图片来自《图解人工智能》一书 。
从香农，再到辛顿，他们都从玻尔兹曼那里获得了巨大的灵感 。将“概率”引入物理学，看起来非常奇怪 。??人类直到19世纪之后，才知道“热”是物体内部大量分子的无规则运动的表现 。那么，为什么热量总从热的物体传到冷的物体？?????玻
尔兹曼说，原子（分子）完全是随机运动的 。并非是热量无法从冷的物体传到热的物体，只是因为：?
从统计学的角度看，一个快速运动的热物体的原子更有可能撞上一个冷物体的原子，传递给它一部分能量；而相反过程发生的概率则很小 。在碰撞的过程中能量是守恒的，但当发生大量偶然碰撞时，能量倾向于平均分布 。
这其中，没有物理定律，只有统计概率 。这看起来非常荒谬 。??坚定的科学主义者费曼，后来也提出“概率振幅”，用来描述物理世界的本质 。
对此，费曼解释道：这是不是意味着物理学——一门极精确的学科——已经退化到“只能计算事件的概率，而不能精确地预言究竟将要发生什么”的地步了呢？是的！这是一个退却！但事情本身就是这样的：自然界允许我们计算的只是概率，不过科学并没就此垮台 。
也许是因为都持有“自下而上”的世界观，玻尔兹曼喜欢达尔文，他在一次讲座中宣称：?????????
“如果你问我内心深处的信念，我们的世纪将被称为钢铁世纪还是蒸汽或电的世纪呢？我会毫不犹豫地回答：它将被称为机械自然观的世纪，达尔文的世纪 。”
对达尔文的自然选择理论，玻尔兹曼认识到，生物之间通过资源竞争展开“一种使熵最小化的战斗”，生命是通过捕获尽可能多的可用能量来使熵降低的斗争 。
和生命系统一样，人工智能也是能够自动化实现“熵减”的系统 。??生命以“负熵”为食，人工智能系统则消耗算力和数据 。?杨立昆估算，需要10万个GPU才能接近大脑的运算能力 。一个GPU的功率约为250瓦，而人类大脑的功率大约仅为25瓦 。这意味着硅基智能的效率是碳基智能的一百万分之一 。
所以，辛顿相信克服人工智能局限性的关键，在于搭建“一个连接计算机科学和生物学的桥梁” 。
十达·芬奇曾说过：“简单是终极的复杂 。”牛顿那一代相信上帝的科学家，认为神创造这个世界时，一定运用了规则 。
他们只管去发现规则，而不必在意暂时的不可理解 。例如，万有引力公式为什么长成那样？为什么要和距离的平方成反比？
另一方面，牛顿们信奉奥卡姆剃刀的原则，认为世界的模型基于某些简洁的公式 。他们至少相信存在某个这样的公式，从爱因斯坦到霍金，莫不如是 。
然而在不确定性时代，概率似乎比决定论派更能解释这个世界 。牛顿式的确定退缩到了有限的领域 。
也许费曼是对的，科学家是在用一个筛网检验这个世界，某些时刻似乎所有的现象都能通过筛孔，但如今我们知道多么完备的科学都只是暂时的解释，只是暂时未被证伪的筛网 。但这并不影响我们向前 。
还有一种哲学认为，世界本身就是在为自己建模 。试图用一个大一统理论解释世界几乎是不可能的，更何况宇宙还在继续膨胀 。
从以上有趣但略显含混的角度看，ChatGPT是用一种反爱因斯坦的方式为世界建模 。它有如下特点：

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