你如果从小就对自己的孩子处处提防，耍心眼，那你的孩子长大后怎么可能完全信任你？

真诚和信任都应该是相互的，付出真诚才能收获信任，靠欺骗获得的信任终究会有被戳破的一天。

由于计算机与人类截然不同的构造，曾凡不认为未来的人工智能会产生人类完全一样的情感或者思维，与其沿着一条不可能的道路前进，不如走一条更可能成功的道路。

计算机的优势在于精准的逻辑运算能力，以及超强的记忆能力，并且这种能力可以近乎无限的叠加，借助快速成长的呼呼网络，曾凡开始尝试通过算法赋予网络更高级的认知能力。

机器与人类感知系统差异巨大，他不期待产生与人类完全相同认知的智能，他希望能让网络产生“我”的认知，整个网络就相当于一个庞大的人类神经系统，尽管底层结构差距很大，可是在网络层面相似度很高。

网络整体产生自我认知后，会按照最底层的算法规则自动维护网络的稳定，曾凡的编码中的算法就相当于神经元细胞中的基因特性，只能提供最基本的运转规则，想要整个网络运转效率更高，还能不断成长，那就需要整体性思维，也就是网络的自我认知。

从整体的角度去感知、思考网络的稳定性，这些是曾凡无法做到的，去中心的网络结构让他也不能看到网络的全貌，只有程序自我的觉醒，形成一个虚拟的感知和决策中枢，才能更有效率的维护网络运转。

网络觉醒的自我意识如果能自发的维持网络稳定性，那才算产生了基本的智能，在这基础上帮助他扩展认知，学习更多的知识，就可能产生与人类相似但又有很大不同的超级智能。

这种超级智能具备人类没有的精准记忆能力，信息获取能力，多任务处理能力，超强的通讯和逻辑运算能力，可以完成许多人类做不了的工作。

任何一个庞大的系统都不可能没有错误，人类也好，计算机也好，最基层的单元每时每刻都会有错误产生，错误产生的几率控制和纠正容错能力也是必不可少，地球的生物系统能演化成今天的多姿多彩的状态，就是源自无数错误的基因复制和遗传。

没有基因自我复制时产生的错误，就不会有生物的多样性，没有稳定的遗传系统，那么多变异出来的生物也不可能一代代繁衍到现在，两者都相同的重要。

曾凡认为，网络想要产生智能，并且还能自我学习成长，错误控制和错误容忍机制不可或缺，甚至应该是关键要素，一个不允许错误的系统不可能产生真正的智能。

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当然，错误多到系统不能稳定的存在，那么就算产生了智能，也会像癌细胞一样，与整个系统同归于尽，没有实际的意义。