像我在《“意思”是什么意思？》中所介绍的，纳思也可以被看成一个网络，但它和人脑的相似性不是在神经元层面上，而是在概念层面上。这个网络的运行方式和现有的人工 神经网络 根本不同，尽管其中的概念关系也支持多层抽象。那样的话，纳思到底是个逻辑还是个网络呢？都是。对象只有一个，但对它的描述可以使用不同的术语，以捕捉其不同的侧面。这和光的波-粒二相性不乏类似之处。
总而言之，我不认为深度 神经网络 会产生通用智能，或是通向这一目标的有效途径，尽管这种技术有巨大实用价值，并可以为通用智能的研究贡献想法。 人工智能 的确要“以脑为师”，但若是亦步亦趋，恐怕会落个邯郸学步的下常像我在《 人工智能 ：何为“智”？》中所说的， 人工智能 和人类智能应该是“神似”（体现在基本原理上）而非“形似”（体现在结构或行为上）。（王培）
参考资料
[1] Yann LeCun， Yoshua Bengio， Geoffrey Hinton。 Deep Learning。 Nature 521： 436-444， 2015
[2] Pei Wang。 Artificial general intelligence and classical neural network。 Proceedings of the IEEE International Conference on Granular Computing， 130-135， May 2006
文章来源：赛先生微信公众号（ID：iscientists）
