如果一年前选一个安全之外的方向，我可能毫不犹豫地选择AI，但是现在我可能更偏向于选择PL(Program Language)。对于这两个方向，我都算是个门外汉，只是想谈谈我现有水平下对于两个方向的一些看法。
我觉得现阶段的机器学习，更像是在“训狗”，把机器当作动物去进行训练然后识别。而反倒是比较传统的”PL”方向更像是把机器当作一个“人”去交流。
这里我完全是自己扯给自己玩的。 没啥依据。
起初，人们是通过人力去做功的，比如从A地到B地需要人力去达到目的。后来人们开始发明自行车一类的简单机械使之更容易达到这个目的。但还不是自动。我觉得所谓自动，就是人不用主动去做功罢了，但是还是需要能量来代替人的能量。这时候人们开始用一些其他的动能来源去替代人力做功，即自动化。
后来人们开始使用一种更纯粹的能量形式–电能。电具有巨大能量。人们通过控制电这种能量来做功，进入了电气社会。发明了各种机械：电灯、汽车、轮船…。这些机械极大解放了人力，但是他们还需要人来控制，是一个有能量而无思想的工具。
那么机械是否能够达到真正的自动，比如一辆汽车如果前方十米有一个障碍物我就自动停车而不用人来控制。那么我如何能够和器械进行交流，把我的这种思想传递给他？ 人们目前最常用的思想交流方式是语言，那么对于机器，我是否可以有一种语言和他们交流，让他们理解我的意图。
语言是信息的载体，而传达信息简易的形式是二进制。通过二进制来向机器传达任务，自然成了最直接的方式。
二进制是一种很底层的信息载体，当然，人们平时也可以用二进制来交流，比如摩尔斯点码。虽然不及一些高维信息载体方便，但是我们完全可以通过这种方式进行交流，我们的计算机初期也是这么做的。比如早期的程序载体–打孔纸带。后来为了便于理解，汇编语言逐渐演化开来，然后高级语言等等。
那么我愿意相信，计算机出现的初衷就是使得机器具有智能，能够自动化做功。而具有这种智能的标志我目前认为不是能够识别某些东西，而是能够交流。如果能够加深这层交流，便可能更加智能化，这种智能的精髓在于使机器能够真正的理解交流，而不是去做单纯的聚类和识别。也许有一天，真的能够用机器来创造音乐。对我来说那是更高级，也是更直接的交流。
