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2007-03-13

作者开始即强调了其HTM模型与其他人工智能的不同在于HTM是建立在对人脑的理解与逼近的模仿下的，因而作者宁愿称其为真实智能（real intelligence）而不是人工智能（artificial intelligence）。

作者Jeff Hawkins的HTM Model在人工智能领域如网络神经，机器学习，以及生物神经学领域都引起了极端对立的不同反响。但其模型的清新，理论上的高瞻远瞩，尤其作者对人工智能领域在几十年中进展不大的弊端的一针见血的独特见解可谓是震聋发聩。

如果说现阶段的数据挖掘或机器学习仍然是建立在人为的有针对性的操控下的工具，那么HTM模型则可能凭其单一的结构而第一次产生自我学习的“智能”。个人更倾向于这个模型对取代当前的机算机软件模式的线性局限，并促成新一代计算机软件的高速并行的无限可能。

众所周知的是机算机中心处理器已经从对频率的追求转而通过一芯多核来满足对更多机算能力的需求。这其中最大的困扰不是来自芯片业，反而是多年来习惯于单核线性编程的软件业对多核的疑虑。不但是传统软件没有一个可行的方法过渡到进而利用多核实现性能的提高，而且软件开发业很可能要彻底抛弃几十年的开发模式与知识的积累。而HTM的基础即为并行计算，这也是人类大脑的处理原理。事实上，Jeff Hawkins的希望也是通过芯片设计来实现HTM，但作者没有想到的是其更深远的影响很可能在于引发软件业的一场革命。