一旦我们在意识流中审视自己的意识，进行自我指涉，那么我们塑造出了一个容纳自我意识的「笛卡尔剧场」幻觉。
但在这之前，大脑的意识活动是分布式的、并发的，这里没有笛卡尔剧场。
人类意识中的概念实际上也可以看成是发生在高维意识空间里的向量。
大脑的思考过程，便是不断更新处于高维意识空间里的概念向量。
因此人类意识表现出了意向性。
大脑的意识可以执行任何可计算的任务。
人类智能本身就是一种通用智能。
信息是以向量的形式存储在高维空间里的。
智能在高维空间里涌现出来。
一次处理一个信号的串行图灵机效率实在是太低了。
只有能同时并发处理大量数据的并行图灵机，即神经网络，才能够在自然选择之中获得优势。
我们认为ChatGPT带给我们最大的启示，并非是大语言模型有多神奇。
而是人类语言及其背后的思维模式在结构上比我们想象的更加简单。
有很多人谈论过图灵测试，但却少看到有人能回到图灵当时的思考背景去理解图灵测试。
图灵并非凭空想出了这个测试，这是他思考图灵机理论的自然延伸。
一台图灵机即为一个算法过程。
这让我们明白了算法的局限性，以及如何超越算法。
而理解它则需要拜访另一位传奇的人物，香农，以及他的信息论。
万能的判定图灵机 H 并不存在。
不存在判定数学问题的一般算法。
希尔伯特的判定问题为否定解。
停机问题一定程度上说明了图灵机的局限性。
而当今的人工智能也属于图灵机，因此也具有相同的局限性。