# 补丁崇拜

# 补丁时代

工业时代的系统设计，离不开模块化，所以越 “专业” 的人，越崇尚模块化。

这类 “专业” 人士，设计的系统，往往有鲜明的特征，比如：系统中有多套语言构成、且模块多到看花眼，最典型的比如 Web 环境中的 Html + Css + Javascript + Vue + Java + SQL。

当然不是说专业不好，而是说 “专业化” 和 “模块化” 不适合于 AGI 的架构，在工业生产中适用的规则，也许不再适用于通用智能。

以工业思维设计 AGI，可能适得其反，南辕北辙，因为容易把专用模块的堆砌，误以为是通用智能的路线，这是对 AGI 的 G，即通用一词的最大误解。

在通用智能设计中，模块则代表不必要的补丁，AGI 不需要补丁，以最典型的 GI（通用智能）婴儿来举例，婴儿的大脑不需要额外嵌入“向量记忆库”，因为大脑神经元自身具有记忆功能。

要实现通用智能，必须先实现一个功能健全的核心，即一个完备的神经元细胞，然后再让这个核心细胞通过自我复制、连接和剪枝，演化出各种模块。

AGI 婴儿的大脑在成长过程中，自动自发地演化出各种的专业技能或模块，而不是依赖外部人为地嵌入各种 “模块”。

如果仅仅实现了一个功能不健全的核心，会导致各种问题，然后人们又不自觉地在外围打上各种补丁，这就类似下面的补丁图：

外围补丁越多，越能证明内核神经元的设计不完备，这样的补丁集合，可以成为不错的通用工具，但难以成为通用智能。

有人会说，通用的工具也很好啊，是很好，但也是有代价的：这种工具越 “智能”，其更新所需的人工投入就越多。

具体来说：

主流学术界所谓的 “神经元网络”，在设计上有如下缺陷：

还有很多，比如混合专家模式，这里就不再赘述了，补丁一旦开始使用，就停不下来。

你可以从它生态中众多的补丁，反向分析出来，内核缺失了哪些能力。

那么...

反其道而行之，坚决不打补丁，持续专注于把该有的元功能添加到核心代码中：

设计完备的神经元，以及基于这种神经元构成的逻辑神经元网络，一切后天功能都应该交给神经元自身的成长来实现，而不可以人为附加功能补丁。

一旦发现了缺失的元功能，则应反思是否在内核的元功能设计上需要优化，而不是去外围加补丁。

真神经元

具体来说，设计出完备的神经元的研究路径的细节都有哪些呢？

这是另外的话题，个人推荐参考 OpenNARS 的设计思路:

本文中的插图，是用 Blender 4.5 (opens new window) 绘制的，源文件如下：