1/ 很多我们以为的非常困难的质量问题，本质是数量问题，因为数量不够，差好几个数量级。
2/ 数量就是最重要的质量。大部分质量问题，在微观上看，就是某个地方数量不够。
3/ 贫贱夫妻百事哀，主要是因为钱不够，而不是其它鸡毛蒜皮的小事。
4/ 很多商家搞市场开发，东西卖不动，实际上不是质量性能的问题，而是没有找到大规模匹配的市场。很多人觉得赚得不够多，是自己工作不勤奋，但实际问题是对外连接太少，无法发生大规模价值交换.
5/ 一般人觉得微博没啥用，那是因为粉丝数不够 （笔者体会大约两万是个临界点），自说自话时没人评论，无法产生有趣的信息交换；
6/ 很多人觉得投资太难，那是因为经历和吃亏太少，经过两三个牛熊周期，（低成本地）犯完一百个错误，很多问题就弄通了。
7/ 常有人哀叹世态炎凉，遇人不淑，本质上还是接触人太少了，因此没得选。
8/ 深度学习/人工智能的崛起来自于计算速度的几个数量级的提升。
9/ 高科技正在各个领域把数量的增加变成一个软件算法的游戏，而其数量增加的速度远远超过其它传统行业。电话花了七十五年才普及到五千万用户，收音机花了三十八年，电视花了十三年，脸书花了两年，YouTube 十个月， PokemonGo 十九天。追踪数量增速最快的维度，在这个维度上寻求开拓新机会，是个重要的思路。
10/ 人们目前还无法理解大脑意识的机制，于是很多隔靴搔痒的玄学甚嚣尘上。
11/ 但实际上问题本质在于对于大脑和人体的模拟计算的能力，和实际情况的复杂度，还差几个数量级。大脑神经元数目接近一千亿，每个神经元对外连接数目超过一千，神经元之间连接突触 synapse 约一百万亿。 神经元之间连接的机制，通过所谓的神经递质 （neurotransmitter），这个递质又有至少几十种，用简单的数字逻辑抽象化还不够。大脑和耳朵，眼睛，鼻子，皮肤的信息输入等等有不同的接口，这个接口的很多参数又因每个人的身体特征变化而异。而且人脑对能量的需求只要十瓦，比超级计算机所需要的能耗 （兆瓦）要低五个数量级。
12/ 最大的误区是，明明是数量不够的问题，因为错误地以为瓶颈在于质量，幻想在不增加数量的前提下，用某种奇技淫巧，偷工减料达到目的。这时候玄学，迷信和各种无病呻吟就出现了。数量不够，底子不够厚时，很多事情是做不到的。即使有时看似有捷径，因为缺乏数量和后劲，欠的帐迟早是要还的。
13/ 另一方面，所有的问题和疑惑，在数量上去了之后，迟早可以解决。假设目前最复杂的超级计算机可以模拟一千亿个神经元的连接，假设计算能力每五年增加一个数量级 （实际情况可能更快，通过各种方法加大计算的并行度，也许三到四年），那么到一百万亿最晚需要到 2033 年； 假设模拟不同的 neurotransmitter 需要再增加两个数量级的算力，那就到 2043 年 ； 假设模拟不同器官从外界环境的输入信息，需要再增加两个数量级的算力，那么最晚到 2053 年，超级计算机应当有能力全面模拟人脑自我意识的计算。
14/ 这个应当是最保守的估计，有可能在这下面 35 年内，出现别的方面的进展，可以提前实现目标，并且达到超越这个目标后，可以做更多有趣而现在无法想象的事情。
15/ 数量就是质量，更多导致不同。全面发展各个维度上的数量，重点追随数量增速最快的维度，超乎想象的好结果会自然发生。
