当我们为一个对象或过程建立模型时，我们总是希望这个模型越简单越好。只有当我们可以在忽略了大量细节的情况下仍然可以准确地刻画一个过程，我们才算是真正理解了它。因此，如果最后发现我们只有在严格复制人脑、人体及人类经验的情况下才能再现智能，那么人工智能应当算是失败了，而非成功了，因为这说明智能只有一种存在方式，而“智能”和“人类智能”其实是一回事。
出于这种考虑，很多人工智能研究者有意识地和人脑的细节保持距离。在从人脑的工作方式中得到灵感的同时，他们会考虑在计算机里是否有更简单的办法来实现同样的功能。计算机毕竟不是个生物体，所以没必要模仿人脑的那些纯生物特征。同理，对深度神经网络的研究者来说，他们的网络在某些方面不像人脑，这不是个问题，只要这种差别不带来功能缺失就行。
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