机器智能的底层边界 - 感知外部世界
从上一篇的说明来看机器智能应该是完全可以实现的了。事实上如果按通过图灵测试为标准的话，这一点确实基本已经做到了。随着人工智能这几年的蓬勃发展，在更多的领域有更多更让人惊艳的机器智能的诞生也是不足为奇的。但这是否意味着机器已经可以获得所有的智能呢？其实问题并不是那么简单，这是因为正如大家知道的，智能活动机制是层次型的，在这个层次模型的两端，也就是在底端与顶端其实都有边界，这两个边界也就决定了智能活动的边界，这两个边界不打破，那么智能活动只能在这两个边界之间运作。对于机器而言也是如此，如果这两个边界机器不能自己打破的话，那么机器智能只能在人类给它划定的信息区间中运作了。
本篇先来介绍机器智能的底层边界。我们再来回忆一下智能活动的最底端条件反射的机理，所谓条件反射是将感觉器官接受到的外界信息通过抉择转换成概念。那它的边界是什么呢？其实就是我们感觉器官接受外界信息，并将外部世界的信息转换成在神经网络中奔流的电位。我们的感觉器官能接受怎样的信息，也就决定了人类能处理怎样的信息。例如：我们人无法依靠自己的器官看到红外线，听不到超声波，感觉不到暗物质的。我们曾在很长一段时间里，对这部分领域毫无所知，直到近代人类通过科学猜测出这些信息可能存在，最终我们还是通过发明仪器来帮助人类捕捉到红外线、超声波，此后才终于打开了人类对它们的认识，但遗憾的是至今为止我们还没有捕捉到暗物质，我们对暗物质的了解还几乎是一无所知。这在很大程度上影响了我们对世界的观测与理解（例如，量子纠缠等），而造成这种情况发生的原因，主要就是受我们感知能力的限制。之前说明什么是新知时，得出过结论新知只能通过实践去捕捉，去感悟，但如果我们的感知器官无法感知得到相关领域的信息，那么我们就无法在该领域开展实践，更无法获得该领域的新知了。
对于机器来讲，也同样如此，它要获得信息、理解世界也存在着感知世界的边界问题。在目前阶段，这个边界完全是由我们人类来替它解决的，也就是说，机器智能在这方面还是受到约束，存在障碍的。没有人的帮助，它是无法感知外界的信息。现在机器处理的信息其实都是我们人类“喂”给它的信息，没有人类将外界信息进行数模转化，然后喂（输入）给机器，机器还是无法获得外界的信息。有人会问机器不是也能拍照，获得外界的光影信息吗？殊不知“拍照”这一将自然世界中的光影信息转化为机器能理解接受的RGB信息过程，完全是由人类发明的数码相机（传感器）来完成，并传输给机器的，机器并不能自主地完成这样的设计来主动地获得外界的光影信息，现在计算机的所谓视觉识别，其实是在传感器获得的外界光影的RGB信息数据中进行模式匹配，本质上是对人类输入（喂食）给它的信息进行处理。
到目前为止，我们还没看到有任何方法让机器能自主地制造出相应的传感器（机器的感知器官）来自己捕获我们人类还未知的信息，而只要这一步还没有实现，那么机器还是只能在我们人类给它的信息范围内进行信息处理，而无法获得除此之外的任何新知。至于未来这个边界能否被打破。还有待有识之士的进一步研究与探索。
篇外：
大家是否还发现，有关计算机视觉、听觉的应用已经非常成熟与普及，达到了实用化的水准了，但是计算机嗅觉、味觉的应用几乎没有。其实问题的根源就是出在我们人类还没有能将嗅觉、味觉这两方面的感知用形式化的方法描述出来，“喂”给计算机，计算机就被挡在了这一些领域的信息处理之外了。而我们人类对光的了解已经足够地深入，已经能开发制造出将光影转换成机器能接受处理的RGB信号的传感器，离开了对光影感知的传感器，机器视觉就无从谈起，而这正是机器智能的边界与瓶颈。
