所以最终你的结论， 人和机器有区别：即，机器耗能大给类给热力学熵， 人脑耗能小，归给“信息熵”。 只是耗能区别
机器推断没降信息熵啊，耗能可以算是特征，也可能是关键，比如电子计算机永远不可能获得人脑的能耗水平，就像电磁相互作用和强相互作用了，不是大小的问题，而是量级的东西。
本质就是一点，除非推至无限，有限非线性拟合结果与真实值之间的距离是客观的数学误差。
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1. 我没写“推断降低信息熵”这样的推断。 我写的“训练过程” 的inference， 更近一步的假设是 online learning 这样的系统， 那更是无所谓了。
2. 同意 能耗 能级这样的硬参数也许是关键
3. 感觉宇宙本质无需“非线性”， 线性都能描述到本质。
我也不知道，每个研究者都是迷途小学童🐶。
不过对于各种主义我是敬而远之的。我的看法是科学研究中哲学可以用来启发，但不能用来指导，按主义研究属于赌博押大小。
