（引用）

(Ref: グーグル方式の科学　　The Google Way of Science)

＞脳を分解して神経細胞ごとに調べてみても、結局、モデルを見つけることができないのと同じように、真の人工知能は、明解なモデルや知能の理論をまったく必要とせずに実現できるということに、いつか気づくのだろう。現実はとてもうまく仕事をしている。

http://memo7.sblo.jp/article/25170459.html

√２ ｃｍの長さの線を書くのに、「 1.41421356・・・」を定規で測って書くのは手間がかかるけど、、
（何桁目で手を打つか？）
１ｃｍの正方形の紙を斜めに折れば、すぐできる。

1個でも、ほとんど合ってる
そして、たくさん集まれば、平均値はより近づく

空を飛ぶ人工の鳥型動物を作るのは、未来の科学でも難しいけど、
鳥を飼えば小鳥が作れる。

人工知能を別の体系（ハードとソフト）で作るのは難しいが、
インターネットではそれが出来ている（HAL９０００型ではなく、
テレビの中には別の人が入っていただけ）

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（１）
「数が増えると質が変わる」
>ジリオニクス —超大量の世界—　　Zillionics
>数の多さが違いを生む。

http://memo7.sblo.jp/article/25595813.html

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（２）
「グーグルは人工知能翻訳機が無いのに（置き換えルール）」
＞グーグルには、言語についての理論、たとえばフランス語の理論があるわけではないし、また、人工知能翻訳機があるわけでもない。その代わりに超大量のデータがあって、それが全体として「これからあれへ」、すなわち、ある言語から他の言語への関連を決定する。

http://memo7.sblo.jp/article/25170459.html

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（３）
数式処理ソフト（マセマティカやMaxima）
LISP的処理により、置き換えルールを最大限利用する。

＞式の置き換えルールを大量に備えたLispシステムが数式処理システムといえる。

http://itpro.nikkeibp.co.jp/article/COLUMN/20060803/245057/

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（４）Emergence
PoICカードの束

http://pileofindexcards.org/blog/2009/07/29/emergence/