智能时代的人工智能能否自我进化出主动意识？常人的方式是从计算机原理角度来解释，而合适的方式是采用工程思维来解释人工智能的极限。
直觉和常识非常有用，但由生活环境产生且缺乏知识的直觉会误导我们的认知，相反，工程思维会突破认识的局限并看清事情的本质。
挖去苹果内部的80%，外部的重量才与内部重量基本相当，而不是70%。球体直径大一倍，体积增大是7倍左右，而不是常识中认为的3倍。
Google面试题：一个房子可以放多少个高尔夫球？考察的是根据直觉瞎猜，还是遵循一套解题的思路。结论需要数据的支撑。
遵循工程思维解决问题，估计出来的大致量级不会偏差太大。靠直觉猜测通常相差十万八千里，而且多数猜的数量偏小，是因为在多数人认知里，难以想象边长或直径的增加时体积增长的居然那么快。
纠正错误的问题并不难，难的是很难纠正从生活中获得的直觉。
光速是常数，不会产生叠加的效果。三个角之和不可能大于180度。物理和数学都有极限问题的存在。
同样的问题要抛开传统习惯思维方式的束缚，本质是认知的约束，用正确的数学和工程思维来寻找答案。
工程思维的技巧是要比生活超越一个层级去看待解决问题，从数学和物理上的权限来看待解决问题，而不是凭借直觉、想象，甚至毫无逻辑的推理，否则，只会走向歧途。
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