原文摘要

推理、AI Coding 都只是模仿生物智能万里长征中迈出的第一步。

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进一步信息揣测

• AI寒冬期的真实困境：1997年AI第二次寒冬期间，顶级学者如马文·明斯基对人工神经网络持否定态度，甚至直言“不值得做”，反映出当时学术界对技术路径的迷茫与悲观，这种内部共识极少公开讨论。
• 学术转向的隐性压力：刘嘉从AI转向脑科学的决定并非纯粹兴趣驱动，而是受权威学者（明斯基）的直接劝退和领域资源倾斜（MIT脑科学热潮）的影响，揭示学术选择背后的人脉与资源博弈。
• 行业复苏的偶然性：AlphaGo事件（2016年）成为刘嘉重返AI的关键触发点，说明技术领域的“复兴”往往依赖外部突破性事件，而非线性积累，这种转折点预判是内部人士的重要经验。
• 交叉学科的隐藏价值：脑科学与AI的“DNA双螺旋”关系被强调，暗示真正的前沿突破可能来自跨界融合，但此类研究在资源分配上常受传统学科壁垒限制，需 insider 才能把握合作时机。
• 权威意见的双刃剑效应：明斯基作为AI先驱却否定神经网络，后来被证明是错误方向，警示“行业教父”的观点可能阻碍创新，这一教训在技术史中反复出现但很少被公开反思。
• 早期技术社区的边缘性：刘嘉作为“中国第一位AI版主”的身份未被主流记载，反映早期技术探索者（尤其是非欧美地区）的贡献易被忽视，此类信息需通过口述史或私人访谈挖掘。