目录
一、黄铁军：电脑传奇（上篇）计算机出世——你所不知道的电脑秘史 你应该知道的电脑未来 （四节：我的计算机简史、1. 逻辑大脑、2. 冯•诺伊曼的101页草稿、3. 计算机非电脑）
二、黄铁军：电脑传奇（中篇）智能之争（四节：4.人工智能、5. 神经网络、6. 深度学习、7. 智能之路）
三、黄铁军：电脑传奇（下篇）电脑涅槃（四节：8.电脑之路、9.解析大脑、10.仿真大脑、11.超越大脑）
四、黄铁军：电脑传奇（外篇）视“觉”（四节：12.青蛙之眼、13.动物视觉、14.视觉计算、15.回归结构、16.意识开关）
五、秦陇纪10言：纯经验知识、无实践的教学方式适合孩童教育吗？（PDF18页）
参考文献（PDF18页）
Appx. 新闻五则(4339字)（下外篇11页）
附i. 早报,4月30日,星期日（下外篇11页）
附ii. 2017年4月30日周日读报时间！一切美好从接受开始（下外篇11页）
附iii. 2017年4月30日（丁酉鸡年四月初五）周日／早读分享：（祝您五一假期愉快！）（下外篇12页）
附iv. 每天三分钟 知晓天下事（2017年4月30日星期二）无新闻（略）
附v. 2017年4月30日农历干支、节日、名人和事件（下外篇12页）
Appx. 数据简化DataSimp社区译文志愿者（321字）（下外篇13页）
来源：转自CCF《中国计算机学会通讯》2016年第12期至2017年第3期《专栏》，关键词：冯•诺伊曼架构、数理逻辑、大脑神经系统。“数据简化DataSimp”公号已获作者及CCF jyang授权，全版由：一、黄铁军：电脑传奇（上篇）计算机出世——你所不知道的电脑秘史 你应该知道的电脑未来；二、黄铁军：电脑传奇（中篇）智能之争；三、黄铁军：电脑传奇（下篇）电脑涅槃；四、黄铁军：电脑传奇（外篇）视“觉”，四篇文章27027字整合而成，内容全面，免得大家到处搜集完整版资料。点击“阅读原文”可下载完整41k字21页经典收藏版PDF文档。
作者：黄铁军 北京大学信息科学技术学院教授，计算机科学技术系主任，国家杰出青年科学基金获得者，教育部长江学者特聘教授，CCF杰出会员。主要研究领域为视觉信息处理与类脑计算，在图像视频背景建模与编码、前景目标检测与分析、视觉特征表达与识别等方面取得了多项成果。近三年来积极推过我国类脑计算技术发展，在灵长类初级视觉解析仿真方面开展了系统工作。发表（含合作）学术论文200多篇，专著2部，作为主要起草人制定5项国家标准、4项ISO/IEC标准和3项IEEE标准，申请发明专利80多项（过半已授权）。中国电子学会理事（2006-），中国计算机学会杰出会员（2015-），曾两次荣获国家科学技术进步二等奖，五次荣获省部级一等奖，荣获中国科协求是杰出青年成果转化奖（2014）和IEEE计算机学会Computing Now奖（2013）。[1]
图1 作者黄铁军教授
三、黄铁军：电脑传奇（下篇）电脑涅槃 [4]
8.电脑之路
人脑是强人工智能最好的和唯一的参照物。正如欧盟“人类大脑计划(Human Brain Project)”建议报告中指出的：“除人脑以外，没有任何一个自然或人工系统能够具有对新环境与新挑战的自适应能力、对新信息与新技能的自动获取能力、在复杂环境下进行有效决策并稳定工作直至几十年的能力。没有任何系统能够在多处损伤的情况下保持像人脑一样好的鲁棒性，在处理同样复杂的任务时，没有任何人工系统能够媲美人脑的低能耗性。”
人脑是宇宙中已知的最复杂的对象。冯·诺伊曼1946年11月写给维纳的信中曾提到，“为了理解自动机的功能及背后的一般原理，我们选择了太阳底下最复杂的对象”，并因此否决了麦卡洛克和皮茨的“逻辑大脑”模型。皮茨显然没有放弃这个对他来说唯一真正重要的问题，他在1955年（也就是人工智能概念出现前一年）曾指出：“（一派人）企图模拟神经系统，而纽厄尔则企图模拟心智……但殊途同归。”
制造真正的“电脑”，是走“结构”路线？还是“功能”路线？
任何客观对象都可以分为“结构”和“功能”两个层次：基元按照特定结构组成对象，拥有特定结构的对象表现出特定功能。简言之，结构是功能的基础，功能是结构的表现。大脑的“结构”是指各种神经元（神经细胞）通过神经突触连接而成的复杂神经网络，“功能”是指大脑神经网络表现出的动力学行为，即思维和意识现象。所谓大脑奥秘这个终极性难题，实际上是指“大脑（结构）何以产生智能（功能）？”或简称为“理解智能”难题。
问题在于：“制造智能”（制造出具有类脑智能的机器）是否必须先“理解智能”？
肯定回答似乎是显然的，因为“科学是技术的基础和前提”。但事实上，人类历史上重大技术突破往往都在其科学原理揭示之前。以飞机为例，莱特兄弟1903年发明飞机。冯·卡门1908年在巴黎亲眼目睹了飞行表演后才相信，并下决心搞清楚飞机为什么会飞。直到1946年，他才和钱学森系统地提出空气动力学。这样的例子不胜枚举：从中国的四大发明，到日常生活中的乐器，甚至浆糊，都是先成功实践，后揭示出科学原理（即使像“浆糊为什么能够粘连”这种看似简单的问题，要回答也并不容易）。制造真正的“电脑”，同样应从结构入手，通过解析大脑（主要是皮层神经网络结构以及作为结构基元的神经元和突触的功能）和仿真大脑，制造出能够产生类似功能的机器，之后尝试理解机器智能，并最终理解生物大脑的智能。简言之，“先结构，后功能”，因为“功能源于结构”。
为了和经典计算机区分，真正的“电脑”可称为“类脑计算机”或“神经计算机”，是仿照生物神经网络，采用神经形态器件构造的，以多尺度非线性时空信息处理为中心的智能机器。具体来说，是从结构层次仿真入手，采用微纳光电器件模拟生物神经元和神经突触的信息处理功能，仿照大脑皮层神经网络和生物感知器官构造出仿生神经网络，在仿真精度达到一定程度后，加以外界刺激训练，使之产生与生物大脑类似的信息处理功能和系统行为。背后的基本理念是绕过“理解智能”这个更为困难的科学难题，先通过结构仿真等工程技术手段制造出类脑计算机，再通过训练间接达到智能模拟的目的。这条技术路线可总结为：结构层次模仿脑，器件层次逼近脑，智能层次超越脑。
9.解析大脑
解析大脑的结构在现代计算机出现之前就开始了。神经科学的百年历史，就是一首解析大脑的壮歌。1906年，诺贝尔生理学或医学奖授予“研究神经系统结构”的卡米洛·高尔基(Camilo Golgi, 1843-1926)和圣地亚哥·拉蒙-卡哈尔(Santiago Ramon y Cajal，1852-1934)。他们提出神经元染色法，并绘制了大量精美的生物神经网络图谱，沿用至今。
神经元（即神经细胞）是生物神经网络的基本单元。对于它的功能，1943年，麦卡洛克和皮茨想象成“全或无”的逻辑开关。但是，生物神经元真是这样吗？这个问题在1939年就有人思考，而且不止思考，还“撸起袖子说干就干”。但神经元那么小，撸袖子有什么用！刚刚博士后出站回到剑桥大学的阿兰·霍奇金(Alan Hodgkin, 1914-1998)和他的博士后安德鲁·赫胥黎(Andrew Huxley, 1917-2012)脑子急转弯：找个大神经元！他们选中了大西洋枪乌贼的巨神经元：轴突和耳机线差不多，插入0.1毫米的电极绰绰有余！他们自制工具，很快就测到这个神经元的静息电位和动作电位，实验结果发表在Nature上。恰在此时，二战爆发，两人弃笔从戎。直到1946年，也就是冯·诺伊曼在给维纳的信中想到“借助‘显微镜’……在细胞层次上更深入地认识神经机制”的那一年，霍奇金和赫胥黎重新拿起膜片钳，又花了6年时间，精细测量神经元传递电信号（神经脉冲，更准确地称为“动作电位”）的动态过程，并给出了精确描述这一动力学过程的微分方程，称为霍奇金-赫胥黎方程（Hodgkin-Huxley方程，简称HH方程）。HH模型对不同类型的神经元具有通用性，1963年，两人因此获得诺贝尔奖。
接下来是解析神经突触，这一历史重任转到中国人肩上。中国现代神经科学奠基人冯德培(1907-1995)和张香桐(1907-2007)对神经可塑性研究做出了杰出贡献。在霍奇金-赫胥黎方程发表的1952年，张香桐就发现树突具有电兴奋性，树突上的突触可能对神经元的兴奋精细调节起重要作用。1992年，国际神经网络学会授予张香桐终身成就奖，评价他“……为树突电流在神经整合中起重要作用这一概念提供了直接证据……这一卓越成就，为我们将来发展使用微分方程和连续时间变数的神经网络，而不再使用数字脉冲逻辑的电子计算机奠定了基础”。1998年，托斯迪克斯(Tsodyks)和亨利·马克拉姆(Henry Markram, 1962- )等构建了神经突触计算模型。同年，毕国强和蒲慕明提出了神经突触脉冲时间依赖的可塑性机制 (Spike-Timing Dependent Plasticity, STDP)：反复出现的突触前脉冲有助于紧随其后产生的突触后动作电位并将导致长期增强，相反的时间关系将导致长期抑制。2000年，宋森等给出了STDP的数学模型。2016年，蒲慕明院士因为发现“……神经细胞如何依据对现实世界的体验，建立新连接或者改变原有连接强度”，获得美国神经学学会格鲁伯神经科学奖。
神经突触虽然微小，但对越来越精密的探测仪器来说，并无突破不了的障碍。人类全身神经突触数量达到百万亿，神经元数量达到千亿。虽然庞大繁杂，但仍然是一个复杂度有限的物理结构。2008年，美国工程院把“大脑反向工程”列为本世纪14个重大工程问题之一。2013年以来，欧洲“人类大脑计划”以及美、日、韩和我国的“脑计划”相继登场，都把大脑结构图谱绘制作为重要内容。2014年，华中科技大学“单细胞分辨的全脑显微光学切片断层成像技术与仪器”获得国家技术发明奖二等奖，并被欧洲“人类大脑计划”用作鼠脑仿真的基础数据。2016年3月，美国情报高级研究计划署(IARPA)启动大脑皮层网络机器智能(MICrONS)计划，对1立方毫米的大脑皮层进行反向工程，并运用这些发现改善机器学习和人工智能算法。2016年4月，全球脑计划研讨会(Global Brain Workshop 2016)提出，需要应对3大+6挑战，第一个挑战就是绘制大脑结构图谱：“在10年内，我们希望能够完成包括但不限于以下动物大脑的解析：果蝇、斑马鱼、鼠、狨猴，并将开发出大型脑图谱绘制分析工具。”仿佛是为了证明这个预测，2016年9月8日，日本东海大学宣布绘制出包括十多万个神经元的果蝇大脑神经网络三维模型。
我国已经将“多模态跨尺度生物医学成像”列为“十三五”国家重大科技基础设施，由北京大学和中国科学院生物物理所等联合建设。这一平台融合光、声、电、磁、核素、电子等成像范式，提供从埃米到米、从微秒到小时跨越10个空间与时间尺度的解析能力，将分步骤实现多种模式动物大脑的高精度动态解析。
10.仿真大脑
仿真大脑的努力可以追溯到20世纪80年代。1972年，美国生物学家杰拉尔德·艾德曼(Gerald Maurice Edelman, 1929-2014)因发现免疫系统抗体的化学结构而获得诺贝尔生理学或医学奖。1978年左右，他转向意识研究。他的基本思想可概括为“神经群体选择理论(neuronal group selection)”，即神经系统产生感知、行为、学习、记忆以及意识的机理与生物适应自然环境的自然选择机制类似，因此被称为“神经达尔文主义”(Neural Darwinism) 。为了验证这一学说，从1981年开始，他提出了统称为“综合神经建模(synthetic neural modeling)”的理论，即逼近真实解剖和生理数据的神经系统大规模仿真，并研制了一系列名为“Darwin（达尔文）”的“仿脑机”(Brain-Based-Devices, BBD)。仿脑机仿真的是不同脑区（如海马或小脑），通过从多种仿真神经回路中进行选择而实现学习。起初是软件，1992年开始采用硬件。以2005~2007年研制的达尔文10号和11号为例，仿真约50个脑区、10万个神经元和140万个突触连接，通过模拟啮齿类动物走迷宫的过程，理解大脑空间记忆的形成过程。基于仿脑机的足球机器人在2004年至2006年参加RoboCup机器人足球公开赛，曾5局全胜卡内基梅隆大学的经典人工智能系统。
现代微电子学和大规模集成电路先驱、加州理工学院教授卡弗·米德(Carver Andress Mead, 1934- )也是在20世纪80年代兴趣转向生物神经系统的。与艾德曼关注神经元群体和神经环路不同，米德的关注点在神经元的硬件实现，开创了“神经形态工程(neuromorphic engineering)”这个方向 ，提出采用亚阈值模拟电路来仿真脉冲神经网络，并提出了“神经形态处理器(neuromorphic processors)”的概念。1989年5月，米德在ISCAS(International Symposium on Circuits and Systems)会议期间组织了“模拟集成神经系统(Analog Integrated Neural Systems)”研讨会，主要参会人员至今仍然活跃在这一领域。米德在1989年招收的博士生博阿汉(Kwabena Boahen)于2005年加入斯坦福大学，成立了“硅脑(Brains in Silicon)”实验室。2009年，研制出了神经形态电路板Neurogrid。每块板有16颗芯片，每颗芯片内集成了65536个神经元，每个神经元用340个亚阈值工作状态的晶体管模拟。这样一块Neurogrid板就支持100万个神经元和60亿个突触联结，能耗只有5瓦，在神经系统模拟方面可媲美能耗1兆瓦的超级计算机。
使用超级计算机可以更为精确地仿真生物神经网络。2005年，瑞士洛桑联邦理工学院(EPFL)亨利·马克拉姆领导的“蓝色大脑计划”获得瑞士政府资助，平台就是IBM的蓝色基因超级计算机。2007年，IBM Almaden研究中心认知计算研究组在超级计算机上开发了称为“皮层模拟器(Cortical Simulator)”的大脑模拟软件，牵头的“神经形态自适应可塑性可扩展电子系统(Systems of Neuromorphic Adaptive Plastic Scalable Electronics, SyNAPSE)”得到DARPA资助。2009年，在蓝色基因超级计算机上实现了8.61T个神经突触的猫脑模拟，在哺乳动物大脑皮层上经常能观测到的阿尔法振荡（10Hz左右）和伽马振荡（40Hz左右的信息整合）现象，也在这个“软件大脑”上出现了。在接受视觉模式刺激时，这个“软件大脑”还出现了在哺乳动物视皮层上才能观察到的特定群体响应潜伏现象。同样在2009年，马克拉姆团队在蓝色基因超级计算机上构造出刚出生两周的大鼠的新皮质柱精细模型，包括1万个神经元和数千万个突触连接，同样出现了伽马振荡现象。2009年12月，马克拉姆在接受采访时表示：“从技术层面上讲，利用计算机和数据采集技术，有可能在10年内建立起人脑模型。”尽管对这一看法存在诸多争议，但这个前景实在诱人。由马克拉姆领衔的欧洲“人类大脑计划”于2013年1月获得欧盟批准，提出将信息技术和生命科学结合，整合从单分子探测到大脑整体结构解析，实现全脑仿真模拟。
为了实现全脑仿真的目标，“人类大脑计划”支持了两台大型神经形态计算系统的研制：英国曼彻斯特大学的SpiNNaker系统和德国海德堡大学的BrainScaleS。2016年3月，两台阶段样机正式上线运行。SpiNNaker是一种受大脑结构和功能启发的大规模并行计算体系结构，正式启动于2005年的EPSRC项目，负责人是ARM处理器发明人史蒂夫·佛伯(Steve Furber)。SpiNNaker系统采用定制ARM处理器作为基本单元，分为五代。最初的102机使用了约100个ARM核，计划2020年完成的106机则集成了约106个ARM核，可实时精细仿真10亿个生物神经元。SpiNNaker用数据包交换来模拟神经元之间的异步稀疏脉冲交换，因此可以在物理连接大大少于大脑的情况下，实现相同性能的信息交换。BrainScaleS由德国海德堡大学卡尔海因茨·迈耶(Karlheinz Meier)教授负责，前身是2005到2010年的FACTES项目，强调生物神经系统和神经形态计算之间的比较研究，微观层面研究神经元的信号处理特性及模拟电路实现，介观层面研究突触可塑性及数字电路实现。该项目在8英寸晶园上实现了20万个神经元和5000万个突触，晶圆内总线速度达每秒1T脉冲，晶圆间分布式通信速度为每秒10G脉冲。在人类大脑计划支持下，2016年完成了20块晶圆、400万个神经元和10亿个突触的神经形态计算系统，速度比生物系统快1万倍。2022年（也就是人类大脑计划结束前）的目标系统现在尚未敲定，预计构造一个500块或5000块晶圆组成的大型系统。即使是500块的方案，也能同时仿真5亿个神经元，比人脑速度高上万倍，因此将具备实时仿真人类大脑的能力。
IBM主导的SyNAPSE项目，在超级计算机上进行大脑皮层仿真的基础上，为了突破规模瓶颈，也开发了神经形态芯片TrueNorth。2014年，Science将其列入年度十大进展。TrueNorth采用成熟的CMOS集成电路工艺，神经元采用简单的LIF模型，每片集成4096个核，每核内有256个输入神经元和256个输出神经元，突触状态、神经元状态和参数、脉冲目的地址、轴突延迟等均用静态随机存储器记录。每片总计100万个神经元和2.56亿个突触连接，耗费54亿个晶体管，单个芯片平均放电频率为20Hz，单神经元放电功耗26pJ，芯片功耗低至65mW，相当于同等晶体管数量的传统CPU功耗的1/5000左右。基于这款芯片，IBM建立了Corelet编程模型、算法库和相应的软件开发环境，结合Compass模拟器，用户可以快速尝试不同的模型和参数，从中找出优化的方案。采用TrueNorth，美国劳伦斯·利弗莫尔国家实验室和IBM公司近期公布了一款智能超级计算机。
如果说Neurogrid、BrainScaleS、SpiNNaker和TrueNorth等神经形态计算系统代表了神经计算机的今天，那么全新的神经形态器件将决定神经计算机的明天。要在一个有限的物理空间中以较低功耗实现大脑规模的神经计算机，必须研制尺度和功耗都与生物相当甚至更小的神经形态器件。在生物突触仿真方面，忆阻器和相变存储器从2008年开始就持续引起广泛关注。2016年8月，IBM苏黎世研究院宣布，用相变材料研制出世界第一个人工神经元。9月，美国马萨诸塞大学阿默斯特分校采用扩散型忆阻器，成功研制逼近神经突触的器件。10月，普林斯顿大学宣布研制成功光神经元。中国在神经形态器件方面已经有10多年的研究历史，北京大学、清华大学、南京大学、中科院上海微系统所、华中科技大学和国防科技大学等单位的成果表明，中国很有可能对这一领域产生巨大影响。尽管这些器件应用于神经计算系统还有很长的路要走，但它们将从根本上塑造神经计算机的未来，就像晶体管和集成电路对经典计算机的贡献一样。
11.超越大脑
仿真生物神经系统的神经形态计算系统在2016年已经正式浮出水面，这类新的计算系统可简称为“神经计算机”。这种新的计算机是否还是图灵机？一个更深刻的理论问题是，智能是否是“可计算”的？如果答案是“否”，那么新的神经计算机是否能实现人脑的所有智能？如果答案是“是”，那么为什么不继续以经典计算机为平台实现更强的智能乃至强人工智能？
现代计算机是迄今为止人类最伟大的发明之一，并被作为实现人工智能的平台，但它本质上是一个开关电路系统，擅长计算和逻辑，并非为制造智能这个目的而设计。神经计算机的重要意义在于给出了实现智能的一种更为合理的体系结构和实现途径，即使将来理论证明神经计算机仍然是图灵机，也不能抹杀制造神经计算机的必要性。用传统计算机实现类似功能的代价（硬件规模和功耗）过于巨大而得不偿失。
借鉴生物大脑和神经系统的精细结构模型，研制能够对多尺度非线性信息进行高效处理的“电脑”，需要遵循以下原则：
1.先结构，后功能：应该从对生物神经系统的结构仿真出发，而不是从生物智能的功能模拟出发，即科学基础主要是神经科学，而不是认知科学；
2.器件层次逼近脑：必须研制功能和尺度都逼近乃至超越生物神经元和生物突触的神经形态器件，以制造大规模神经网络硬件系统；
3.结构层次模仿脑：需要借鉴生物神经网络的结构设计新的体系结构，在实现类似生物智能后，再进行简化、优化和扩大规模；
4.功能层次超越脑：使用互联网大数据、物联网传感器和虚拟环境等多种刺激，训练硬件神经网络，“培育”智能；
5.先理解机器智能，再理解生物智能：对机器智能产生的动力学过程进行建模和分析，理解机器智能，再将这种理解外推到生物系统，补充生物实验，理解生物智能乃至人类意识。
沿着上述原则研制的“电脑”，并不需要等待脑科学认知原理的突破，就有可能制造出类似生物一样的强人工智能，甚至涌现出自我意识，这将是揭开大脑终极奥秘的重要一步。
我们所在的宇宙是一个物质能量世界，同时也是一个形态世界，物质有限，能量守恒，而形态变化万千，世界的形态属性正是信息的来源。我们的大脑是一个足够复杂的结构，所以才能映射和表达外部世界存在的复杂结构；我们的大脑还是一个动态复杂的系统，所以才能感知和处理复杂的动态世界；我们的大脑这个动态系统对形式的加工过程中所进行的变换和抽象，则是知识的源头。当然，我们的大脑还是一个复杂度有限的结构，复制这样的结构只是制造更复杂结构的起点。1896年，天才发明家尼古拉·特斯拉(Никола Тесла, 1856-1953)说过：“我认为任何一种对人类心灵的冲击都比不过一个发明家亲眼见证人造大脑变为现实。”这是因为，一旦“电脑”变为现实，超越就同时发生了：
1.速度：神经形态器件可以快多个数量级；
2.规模：没有颅骨的限制；
3.寿命：电子系统即使有损耗，也可以复制迁移到新系统而永生；
4.精度：生物大脑的很多缺陷和“短板”可以避免和弥补；
5.协作：电脑之间“精诚合作”、“万众一心”；
6.进化：电脑自己设计自己；
7.……
这正是：
幽幽颅中物，灼灼银河星；
更有千千结，长程连短程；
染色百年技，光电透皮层；
列国脑计划，十年欲图穷；
突触新器件，人工造神经；
大脑为蓝本，电脑近黎明；
结构加训练，意识自然成；
心浩连广宇，唯有慨然行。
四、黄铁军：电脑传奇（外篇）视“觉” [5]
12.青蛙之眼
真实的历史从来都比后世叙述更诡秘。
1946年，冯·诺伊曼对逻辑大脑模型提出尖锐批评，但似乎并未产生什么影响，皮茨1947年在控制论会议上还介绍自己正在撰写概率三维神经网络的博士论文。维纳在《控制论》序言中也提到，1947年麦卡洛克和皮茨“接受了一个设计一种帮助盲人用耳代目阅读印刷品的装置的任务……能够把一个形象和另一个大小与它不同的标准形象做比较……引起了冯·博宁博士的注意，他立刻问道：‘这是不是一张大脑视觉皮质第四层的图？’受到这个启发后，麦卡洛克博士在皮茨先生的帮助下创造了一个把视觉皮质的解剖学和生理学联系起来的学说”。这就是他们1947年发表的《论我们何以认识世界：对视听形式的感知》。
当然，维纳也没把冯·诺伊曼的忠告忘在脑后。1951年，他说服麻省理工学院电子研究实验室副主任杰里·威斯纳，邀请神经生理学家成立“实验认识论(Experimental Epistemology)”研究组。梅西控制论会议常任主席麦卡洛克已经年过半百，毅然辞去正教授职位而低就副教授，介绍三人认识的“媒人”莱特文也从最初级职位做起。“控制论”金三角聚首麻省理工学院。就在历史“准备再次伟大”时，1952年正在墨西哥学术休假的维纳突然发电报给威斯纳：“请告诉（皮茨和莱特文），我跟他们，以及你的项目从此一刀两断。”
维纳发飙的原因，一种说法是皮茨和莱特文之前兴冲冲地给他写过信，说：“很多先进设备已到位，要做最好的研究。你快回来，回来晚了这个世界就都变了！”另一种广为传播的说法是，维纳太太捏造说，女儿被“那位波希尼亚人（指麦卡洛克）”的“男孩们”玷污了。
维纳断交肯定对皮茨造成了很大打击。对于15岁离家出走的皮茨来说，维纳既是知音和导师，还像父亲。而如今突然火冒三丈，不可理喻地绝交，而且闭口不谈为什么，真的不合逻辑好吗！
真正不合逻辑的更大打击还在后头。
少了维纳，实验认识论组并未消亡。1955~1965年，他们合作发表了5篇论文，其中最著名的是《青蛙的眼睛告诉了大脑什么？》这篇论文的第一作者是莱特文。莱特文本想成为一名诗人（他一生确实笔耕不辍），但他妈妈立场更坚定，“不学医，没学费”，他只得选择医学院。加入实验认识论组后，莱特文给自己的定位是，“为神经生理学的问题以及更清晰地定义这些问题设计新方法”。
莱特文研究青蛙开始于1956年。1953年，英国神经科学家荷瑞斯·巴洛(Horace Basil Barlow, 1921-)就发现青蛙视网膜有一种神经节细胞对运动斑点敏感（被形象地称为“小虫检测器”）。莱特文的这篇文章则发现4种新功能的神经节细胞。正如后来巴洛总结的：“单个神经元可以完成的任务比人们过去所想象的要复杂得多，也精确得多。”
皮茨参加了青蛙实验，有照片为证，他本来期望实验能为他的逻辑大脑模型提供实证。但是，莱特文回忆说：“我们完成青蛙眼睛的研究后，他很明显地意识到，就算逻辑在这个过程中发挥了作用，也并非如我们所想的那样承担了重要或核心的工作，……这让他失望透顶。”
从12岁读完《数学原理》开始，逻辑就成为皮茨内心抵抗外部复杂世界的强大力量，冯·诺伊曼的批评和维纳的断交都未能击垮他。可如今，逻辑竟然连青蛙的大脑都对付不了，这从根本上撼动了皮茨的世界观。他把研究报告、笔记和论文付之一炬，不再跟任何人说话，还经常失踪。莱特文回忆说：“我们几天几夜地找他。”一代数理逻辑天才就此一蹶不振。
13.动物视觉
青蛙眼睛和大脑的会话未必符合数理逻辑，但符合生死时速的大逻辑。
研究青蛙视网膜的巴洛，他妈妈的爷爷达尔文在《物种起源》中曾写道：“如果假定眼睛能由自然选择而形成，我坦白承认，这种说法好像是极其荒谬的。”为此，达尔文花了大量篇幅论证进化出眼睛的可能性（全书60多处提到眼睛）。例如，“在关节动物这一大纲里，我们可以看到最原始的单纯被色素层包围着的视神经，这种色素层有时形成一个瞳孔，但没有晶状体或其他光学装置。”瑞典隆德大学丹·克尼尔森教授把眼睛进化分为无向光感受器、有向光感受器、低分辨率视觉和高分辨率视觉4个阶段，估计50万年之内就足以进化出眼睛。
最近已知，视感受器出现在6亿年前，鱼眼出现在5.5亿年前，而昆虫复眼出现在1.6亿年前。人们往往想当然地认为，动物眼中的世界和自己看到的类似，实际上大相径庭。立方水母全身神经元也就1万多个，却有24只眼睛，4片膜上各有一只像不倒翁一样永远向上的眼睛，用以辨别身处开阔水面还是食物丰富的红树林。夜间活动的飞蛾用复眼感知光线方向，但不分距离，靠遥远的月亮导航没问题，遇上人造灯火就麻烦了：或者扑火而亡，或者围绕灯光不停旋转，除非偶然离去，否则就只能撞死或累死。猫在昏暗环境下捕食，感知亮度的视杆细胞比人眼多，但感知色彩的视锥细胞很少，因此猫看到的世界是灰色的。古巴岩鬣蜥的世界五彩缤纷，它有4种视锥细胞，而人类只有3种，极少数女士有4种。螳螂虾进化出12种视锥细胞，能够感知红外和紫外光，而且还能灵活转动，更加顾盼神飞。有种跳蛛的视感受器排成V字形，功能就是识别配偶背上的V字形状。
接下来的问题就是：动物的神经系统是如何实现这些视觉功能的？生物控制论创始人沃纳·赖夏特(Werner E. Reichardt, 1924-1992)1950年对伯恩哈德·哈森施坦因(Bernhard Hassenstein, 1922-2016)的甲虫视动反应实验感兴趣，两人提出了昆虫运动视觉感知模型，并于1958年在德国马普学会生物所共同创立控制论研究组，1968年独立为生物控制论研究所。赖夏特作为创始所长，继续开展昆虫视觉信息处理过程的研究。他选中的是脑复杂度适中的家蝇。1971年，刚拿到物理学博士学位的托马索·波焦(Tomaso Armando Poggio, 1947- )加入这项研究，发现了家蝇视觉飞行控制系统的秘密，并给出了精确的定量描述：家蝇的视觉器官并不感知人类熟悉的三维世界，而是直接感知一对方向角，再通过5个相互独立的固定快速反应（从视觉刺激到改变扭矩仅需2毫秒），实现起飞、着陆和追逐等动作。
1982~1984年，我国神经生理学家郭爱克院士(1940- )在赖夏特研究组作为访问学者参加家蝇视觉系统图形与背景分辨研究。采用类似实验手段，郭爱克和唐世明在2001年发现果蝇具有抉择这种高级认知行为。2006年，郭爱克和郭增强发现果蝇视觉和嗅觉的学习记忆可以跨模态增强。2016年9月，果蝇全脑神经网络三维精细模型绘制完成，从神经元网络层次破解蝇视觉的秘密，曙光在前。
14.视觉计算
与蝇视觉相比，人类视觉要复杂得多。果蝇全部神经元约25万个，人类初级视皮层神经元就有2.8亿个，两者差距上万倍，更遑论结构复杂性。但是，视觉的难度在人工智能早期被严重低估。1967年，明斯基宣称，“创建‘人工智能’只需要一代人”。他的同事佩帕特则表示，“计算机联上摄像头，‘描绘它看到什么’这个问题一个暑期项目就能搞定”。两人在1969年出版《感知机》，挑起人工智能和神经网络之战。麻省理工学院人工智能实验室也在1970年正式成立。然而好景不长，1971年，神经网络旗手罗森布拉特猝然辞世，神经网络进入寒冬。唇亡齿寒，人工智能也未能坚持太久，1974年，英国和美国相继斩断对人工智能的资助。
人工智能寒冬将至未至的1973年，大卫·马尔(David Courtnay Marr, 1945-1980)加入麻省理工学院人工智能实验室。明斯基和佩帕特延揽马尔，是希望他收拾机器视觉这个牛皮吹破的“烂摊子”。马尔曾引用一段话描述当时的状况：“一些（计算机视觉）研究者都有一种共同的、几乎是令人绝望的感受：在一幅图像中任何事情都可能发生，而且事实上所有的事情也都在图像中发生。”
马尔1966年从剑桥大学获得硕士学位，本科和硕士专业都是数学，后转向神经生理学，1972年获得生理学博士学位。博士论文的内容是基于解剖学和生理学数据的小脑功能建模。1973年10月，马尔在给自己博士导师的信中说，决定把研究兴趣转到视觉，12月又写信说，“再也不准备写任何理论神经生理学方面的论文了”。
马尔说到做到，全身心投入视觉计算研究，1977年获生理学系正式教职，1980年升任教授，当年因白血病辞世。马尔的同事和学生把他尚未完成的《视觉》补充完善出版，成为计算机视觉的开山之作。
马尔对视觉计算理论的重大贡献是把神经生理学和计算机科学深度结合。据波焦回忆，他1973年初次造访波士顿就见到了马尔，两人当时谈论的是马尔感兴趣的视网膜特征检测器。1976年，波焦再次到麻省理工学院短期访问。两人讨论认为，大脑和计算机都是信息处理系统，而理解一个复杂的信息系统，至少应该分成三个层次：计算理论（对功能和行为的理解）、表征和处理、物理实现，这奠定了《视觉》一书的基本思想。这个思想对神经生理学是一股新风，但在计算机学科却是常识：底层物理实现就是计算机本身（主要是体系结构）；中层的表征对应数据结构，处理对应算法；顶层是对要解决的问题进行理论分析建模。马尔把重点放在中间层，因此把“人对视觉信息的表征和处理的计算研究”作为《视觉》一书的副标题 。
马尔在著作中描述了自己的“思想转变”过程：“我也曾相信，真理从根本上是属于神经的，研究的中心任务就是对神经系统的结构做彻底的功能分析”，转变为“用神经元（除作为实现一种计算方法的手段外）对视觉现象所做的任何解释已经不堪回首了。取代它们的是对一系列问题的明确认识：要计算的是什么东西？怎样才能进行这种计算？计算使用的方法基于哪些物理假设？对可执行这种计算的算法怎样进行分析？”
马尔的视觉计算理论影响至今，但基于这套理论开发的计算机视觉系统，即使经过多年改进，也还远远不能和生物视觉系统相提并论。回过头来看，马尔的视觉计算理论固然是一座重要的里程碑，但也是一个先天不足的早产儿。
马尔的视觉计算理论采纳了当时最新的神经生理学成果，但当时的神经生理学还不足以支撑这个新兴学科，马尔只能猜测视觉信息的处理过程。“表征”是马尔视觉计算理论的核心之一，马尔将之划分为“要素图→物体2.5维描述→3维描述”三个层级，但是提取这些表征的算法很难获得可靠结果。“处理”是这套理论的核心之二，是“从一种表征获得另一种表征的一个映射”，处理流程自底向上，而实际的生物视觉系统是“自顶向下”和“自底向上”相互作用的双向动态过程。20世纪70年代神经生理学家转向解剖学和可塑性，马尔认为是“停滞了”，这种看法失之偏颇。大脑皮层需要映射大千世界的各种复杂结构，必须有可塑性，这是大脑信息处理能力强大的关键。因此，这个“转向”不是停滞，而是正确选择。当然，即使在今天，要突破计算机视觉，脑科学和神经科学仍然还有很长的路要走。
马尔假定底层“物理实现”是计算机，这个将要创立的新学科不是机器视觉，而是计算机视觉，这在当时对促进两个学科结合意义重大。但是，计算机并非实现机器视觉的理想平台。生物大脑是个复杂的结构，已经为一些复杂功能进化出了专门的结构，因此“算法”就可以相对简单。经典计算机是个简单的串行结构，实现视觉功能需要复杂的算法，有些视觉功能难以实现，甚至不能实现，必须依靠神经网络才能实现。
“先结构，后功能”是最终解决视觉计算问题的必由之路。近年来，深度学习利用海量数据训练出特征滤波器，采用多层神经网络结构提高表达能力，在图像识别等方面已经超越人类，说明“结构先行”的路线是有效的。当然，目前深度学习针对专门视觉任务“就事论事”，还远不是视觉的全部。下一步应该从生物视觉系统中获得更多支持：视网膜是亿万年“进化大数据”训练的结果，是更为合适的视觉滤波器；视皮层不仅仅是多层结构，而是层级结构，这对人工神经网络设计也有重要参考价值；生物视觉对时空信息的处理机制更为巧妙，前馈、反馈和侧向互动更是机器视觉应该学习的。
机器视觉要逼近乃至超越人类视觉，需要以人类视觉系统神经网络解析为基础，先构造具有类似视觉功能的机器视觉系统，再对该系统的信息加工过程进行分析，从而理解视觉功能背后的原理，进而设计更优的机器视觉系统。纵使马尔这样的天才，也不能逆转这个历史过程。
15.回归结构
机器视觉对生物视觉的借鉴，首先是视网膜信号加工和信息处理过程。神经形态工程开创者卡弗·米德就对生物视觉特别着迷。他曾表示：“我对动物视觉系统背后的机制越来越佩服，我总是对自己说，‘我永远也想不到这一点，但这确实是个好主意’。”在他的指导下，1985年入学的博士生米莎(Misha Mahowald)研制出硅视网膜(silicon retina)，采用与亚阈值MOS晶体管耦合的光电转换器件仿真视感受器，用二维电阻网络模拟视网膜水平细胞，将光电转换信号和水平细胞之差作为双极细胞输出，能够再现赫尔曼格点这样的视错觉现象。米莎入学时的专业方向是计算与神经系统(computation and neural systems)，1992年获得了计算神经科学(computational neuroscience)博士学位，这也是这个新兴学科确立的重要标志。
接手米莎工作的师弟博阿汉实现了基于地址事件表达(Address Event Representation, AER)异步传输的视网膜形态视觉系统（之后他到斯坦福大学做神经形态计算系统Neurogrid）。米莎1995年加入瑞士苏黎世大学和联邦理工学院联合创办的神经信息学研究所，至今视觉神经计算仍然是该所的重要研究方向。另外，多所大学也纷纷开展相关研究和芯片研制，仿视网膜应用日益增多。例如，IBM TrueNorth团队就采用神经信息学研究所的DVS芯片进行目标检测。加里克·奥查德(Garrick Orchard)等人提出了一种利用AER视觉传感器所蕴含的时域信息进行对象识别的方法。
仿视网膜芯片抓住了生物视网膜的部分特性，但还只是冰山一角。正如2010年的综述论文《眼睛比科学家认为的更聪明：视网膜网络中的神经计算》所言，生物视网膜还有大量巧妙特性等待发现。为了获得视网膜的精细结构，麻省理工学院脑和认知科学系的承现峻（Sebastian Seung，现在普林斯顿大学）2012年发起Eyewire众包行动，来自150多个国家的20多万网友参与鼠视网膜电镜扫描图像的标注，发现了支持方向选择的具有时空连接特异性的精细网络结构。
视皮层是大脑皮层中研究最多，也了解最多的部分，但就像大卫·休伯尔(David H. Hubel, 1926-2013)所言，“我们可以看见中等距离的山峦，但还远远看不到尽头”。从他和威塞尔(Torsten Wiesel, 1924-)1959年在猫初级视皮层(V1)发现对特定朝向敏感的神经元以及眼优势柱开始，至今灵长类视皮层各功能区的精细分区已很清晰，从接收视束输入的V1（纹状皮层）到纹外V2、V3、V4、V5各分区之间的介观连接图谱已经绘制完成，但神经元和突触层次的微观网络绘制还需要艰苦努力。2016年3月，美国情报高级研究计划署MICrONS（大脑皮层网络机器智能）计划对1立方毫米的鼠视皮层进行反向工程，希望改进机器学习和人工智能算法，这是计算机视觉研究回归神经网络结构基础的重要标志。
在北京“脑科学与类脑研究”计划《脑初级视觉系统解析仿真平台研究与应用验证》的支持下，北京大学对灵长类视网膜中央凹进行了精细解析和仿真建模。唐世明研究组对基因标记的清醒猴视皮层神经元和树突活动进行了长时间稳定清晰成像，开启了微观层面研究视觉乃至高级认知功能的大门。
16.意识开关
眼睛是心灵之窗，是大脑感知外部世界最重要的通道。通往人类大脑的视觉、听觉、触觉和味觉等感知神经共计300多万根，其中每只眼睛各100多万根。这些感知通道都采用神经脉冲向大脑皮层报告外界环境的信息。1978年，美国神经学家弗农·蒙特卡斯特（Vernon Mountcastle, 1918-2015，1950年发现皮层功能柱结构）在《大脑功能的组织原理》中提出，大脑皮层处理视、听、触等感知信息的原理是一样的。因此，一旦发现了大脑的视觉“算法”，也适合其他感知通道。
对于计算机视觉研究者来说，视觉往往就是指识别，但识别只是视觉的外显功能。视觉首先是“觉”，即知觉或意识(awareness或consciousness)。清醒状态下外部世界“如影随形”，意识丧失前“眼前一黑”，就是视觉意识在起作用。闭上眼睛，即使最熟悉的人站在你面前，你也回忆不起长相细节。这说明我们习以为常的视觉是一个转瞬即逝的状态，维护这个状态就是生物视觉的基本任务。视觉占大脑功耗的一半，占全身1/10。我们“闭上眼睛想想”，实际上是要把能量调配到负责高级意识活动的脑区。
今天已经普及的高清视频（200万像素，30帧/秒）的原始带宽为1.5Gbps，人类两只眼睛加起来的空间分辨率与之相当。但是，眼睛通往大脑的视神经束的“数据带宽”还不到10Mbps。那么，幽居于颅骨内的大脑如何从这稀疏的神经脉冲流中解码出清晰的世界？如果能揭开生物神经系统的编码机理，就能找到极高效的视觉信息编解码算法。
意识是活体大脑这个复杂神经网络系统的动力学现象，视觉是揭示意识奥秘的重要突破口。在采用自然科学方法解决意识问题的科学家中，弗朗西斯·克里克(Francis H. Crick, 1916-2004)是最著名的一位。克里克是坚定的还原主义者。1953年，他发现DNA双螺旋结构，为复杂生命现象找到了精细的物质基础。为了研究意识，1976年克里克加入美国圣迭亚哥索尔克研究所。1979年，克里克邀请马尔和波焦来访，探讨视皮层结构和典型视觉功能的关系，例如初级视皮层的4cβ层的图像插值和锐度提升作用。1981年，克里克在德国马普生物控制论研究所遇到波焦的博士生克里斯托夫·科赫(Christof Koch，1956-)。科赫毕业后先在麻省理工学院跟随波焦数年，1986年加入加州理工学院。他指导博士生伊狄(Laurent Itti)开启的视觉显著计算广为人知，但他来加州理工学院的主要目的是与克里克相会。1990年，两人合作发表《意识的神经生物学理论刍议》，提出意识问题必须从也只能从神经基础进行逐步揭示，论文以视觉为例展开。2003年，两人发表《意识的框架》，提出人类意识可能是大脑皮层前扣带回的一组神经元以伽马振荡形式产生的。同年，科赫出版《意识探秘》，仍然围绕视觉展开，猜测在腹侧视觉通路较高层最有可能找到视觉意识相关的神经元。2004年，克里克去世那天还在修改一篇论文，猜测屏状核可能是意识这首交响乐的总指挥。2014年，对一位左屏状核附近安装了电极的癫痫病人进行实验表明，刺激确实可以起到意识开关作用。
从道理上讲，用透颅磁刺激正常人屏状核，就有可能体验到意识的暂停或重启，眼前世界就会消失或重现。但大脑如果没有自动重启，那就真玩过火了！所以还是老老实实仿照生物大脑制造“电脑”和“电眼”吧，这样就有机会动动它的“电屏状核”，当然是它在苏醒之前……
这正是：
开辟鸿蒙，谁为物种？都只为光影撩动。
飞蛾扑火，跳蛛觅侣，青蛙捉虫，无外乎生死食色本性。
视觉奥秘万千重，计算理论早产，撇下结构论功能，纵使马尔亦不成。
电脑再革命，感知须先行。
视网膜探微，视皮层厘清。电眼观世界，意识悄然醒。
趁着这迷离天，朦胧日，懵懂时，试遣愚衷。
因此上演出这怀今悼预的电脑梦。
五、秦陇纪10言：纯经验知识、无实践的教学方式适合孩童教育吗？
秦陇纪10言：无真实实践的纯经验和理论教育，不适合正常人类认知，但可以提高知识储备。孩童在日常生活中有语言交流，语言文字都让人了解到各种信息，但不可代替现实世界的实践和体验。如果初等学校教育简单地用纯经验知识、无实践的教学方式来教育一个孩童，那么孩童心智受影响：对真实世界的认知、自身情感的体验，都会形成思想层面记忆性为主的思维和习惯；未来将很难有创造性、自主认知能力，面对社会真实事物，又得重新建立认知，比实践过来的人面对更大的挫折，甚至很多人一生都无法转变已经长期习惯了的定式思维。
长期脱离实践和实际社会搞纯经验知识教育，对人是有副作用的。现实社会里，实质性工作者只有20%左右，一生都在空想空谈发空文的编制工作者占百分之80%左右，给人民造成了负担。究其原意，就是从幼儿园起，到走出学校，基本习惯了只会想象，到做事时，大家发现除了五花八门的各种想法、设想、理论，基本的实践和应用却做不来！根源在于纯经验知识为主的应试教育，让人习惯了思考和写作，实践实验操作能力被阉割了，以至于走出学校，依然习惯了空想空谈，发表文章也是空洞的说教、理论、想法、评价、访谈之类的。由于做事的权力从小就被阉割，真想做事，已经做不来了。这就是我国脱离社会实际生产生活的教育造成的最严重后果。
类似地方领导习惯了土地财政、GDP严重依赖房地产和基础设施投资，真想发展科技、提高社会各部门效能、走向智能工农业，已经不懂得怎么落地操作、无人可用，只好延续旧思路、裹足不前了。
那些思想意识玩家、政府闲官员、伪学者、行业骗子、纯资本家、广告商、脱离社会实际、外行领导内行的人，无所谓谁是实干的、实干的是谁，干不干都非此类耍嘴皮子、玩文字游戏、满脑子理论知识、搞关系为生的人负责，他们只搞社群组织或坐收渔利。但喊口号、讲理论也是必不可少的。做事要氛围、凝聚力、目标，喊喊口号只是做事中最简单、最先的一步，达成了认识、大家都知道做了，这个时候需要真干事的人。如果把事情做成可分为十个阶段或十等份，那么，动动嘴皮、喊喊口号只是前面的一份，尝试能占五六份，找对方法做成、优化能占两三份，最后一份是大家认可、使用才能算做成了。我们要大步往前走，要做具体的生产实验研究，不停留在低级肤浅的思想意识或文字口号上！
1984年，邓小平同志提出“计算机的普及要从娃娃做起”；苹果公司Apple II个人计算机从省城一中（省重点新补充最新386电脑）淘汰下来五台，91年分到偏远县城一中，我加入电脑兴趣组。那年秦陇纪13岁就读初二，第一次与计算机相遇在全校计算机兴趣组小教室里，经过几周学习用Basic语言，编写第一个“雨花石”声音程序、“米格-27”战斗机图形显示程序。然而，对于计算机学习来说，这些都是课外兴趣活动，没有任何计算机竞赛，后来那些Apple II都没人用了。接下来二十五年，计算机始终是我心意的兴趣点，然而命运不顺，始终没有机会专心研究。15年，参加北大UniComp暑校，未提交论文答辩、未获证书，首次申请IEEE DataSimp Group准备不足。时至今日，依然没有科研环境，中国这片土地只有最顶尖的人（也许是混也许的关系，不一定是才能）才可以做事，不够优秀的人很难获得机会。
参考文献
[1] 研究生院．黄铁军主讲才斋讲堂第132讲——类脑计算机：理念与实践[EB/OL]．http://pkunews.pku.edu.cn/xwzh/2017-03/13/content_296987.htm．
[2] 黄铁军．黄铁军：电脑传奇（上篇）计算机出世——你所不知道的电脑秘史 你应该知道的电脑未来[EB/OL]．http://www.ccf.org.cn/c/2016-12-13/556262.shtml,2016-12-13．
[3] 黄铁军．黄铁军：电脑传奇（中篇）智能之争[EB/OL]．http://www.ccf.org.cn/c/2017-01-11/566268.shtml,2017-01-11．
[4] 黄铁军．黄铁军：电脑传奇（下篇）电脑涅槃[EB/OL]．http://www.ccf.org.cn/c/2017-02-13/575011.shtml,2017-02-13．
[5] 黄铁军．黄铁军：电脑传奇（外篇）视“觉”[EB/OL]．http://www.ccf.org.cn/c/2017-03-15/586999.shtml,2017-03-15．
[x] 秦陇纪．数据科学与大数据技术专业概论；人工智能研究现状及教育应用；文献数据共词分析的神经网络训练；大数据简化之技术体系[EB/OL]．数据简化DataSimp（微信公众号）,2017-08-23．
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Appx. 新闻五则(4339字)
附i. 早报,4月30日,星期日
1、陕西旬阳县国土局领导班子全被免职：拉帮结派搞内斗；
2、菲媒：中国军舰2010年以来首次访菲，杜特尔特或登舰参观 菲媒称这彰显中菲双方日益升温的关系；
3、西藏纪委书记:有人政治态度暧昧 向达赖集团捐款；
4、山西国企78天清理欠薪欠保134亿 年底前或完成清欠；
5、截至4月29日，31个省市区全部公布首季GDP出炉:22省市区增速高于全国 广东蝉联榜首；
6、港媒：中国公布“红通”逃犯国外藏匿地 具体到街道名；
7、三大运营商5月新一轮提速降费 24元可买30G视频流量；
8、食药监总局拟出新规:保健品不得以保健功能命名；
9、北京部分银行二套房商贷利率上浮20% 贷100万月供增近300元；
10、科学家揭示 与下颌骨大的人相比，脸部下半部分更尖的人是左撇子的概率更大；
11、欧盟领导人全体一致通过与英国的脱欧谈判准则；
12、朝媒：韩国10天内出动101艘军舰侵犯朝鲜领海81次；
【微语】我们一面要养成读书心细的习惯，一面要养成读书眼快的习惯：心不细则毫无所得，等于白读；眼不快则时候不够用，不能博搜资料。——梁启超
附ii. 2017年4月30日周日读报时间！一切美好从接受开始
1、［中国新闻网］人民币首次在柬埔寨跨境交割成功。经柬埔寨国家央行许可、海关报关、专业公司押运、香港清点与入账等多重手续，28日金边分行首次将1070万元人民币现钞从暹粒存入中银香港账户，成为在柬人民币业务全面流通的里程碑式突破。
2、［财新网］美国一季度GDP初步核算经季节调整年化增长0.7%，低于此前市场预期的1-1.2%，大幅低于2016年四季度的2.1%。这也是2014年一季度以来的最低单季增速。一季度GDP同比增长1.9%。
3、［海外网］回应“生蚝签证”呼声，丹麦使馆：正考虑放宽国人赴丹限制。
4、［华尔街见闻］美国国务卿Tillerson建议下个财年在国务院裁员2300人，以期达到削减超过四分之一预算的效果。华尔街日报评论称，这证实了特朗普政府削减外交开支，增加军事开支的态度。
5、［中国日报网］近日，阿根廷总统访问美国取得的一项成果就是，两国已经签署协议，使得阿根廷成为全球第十个加入此计划的国家。该计划使得持阿根廷护照的旅游或商务签证人士在美国入关时获得更快更便利的通过手续。
6、［每日经济新闻］富士康将与多家内地公司联合在湖南衡阳建立生产中心，为亚马逊生产一系列设备，富士康数码产品事业群已经与衡阳市政府签署协议，在当地建造一个精密成型示范园区和一座亚马逊设备制造中心，这一项目预计总投资 60 亿元人民币。
7、［新浪网］在今年的头三个月，前往阿联酋迪拜的游客数量同比增长 11% 达到 457 万人次，尤其是中国和俄罗斯游客数量飙升到一个新高度。根据迪拜旅游和商业营销部的数据，中国游客数量同比增长 64%，达到 23 万人次，成为仅次于印度、沙特和英国的第四大游客来源国，而俄罗斯游客的增长率排在首位，增幅为 106%，达到 12.6 万人次。
8、［东方网］“五一”小长假第一天44.16万人游西湖。未来两天，杭州仍将以晴好天气为主，绿色出行，文明游览，美丽西湖，共同呵护！
9、［澎湃新闻］同程旅游10亿注册了一家航空公司，要进入廉价航空市场。同程旅游将以南通兴东国际机场为主运营基地，注册资本10亿元筹建成立同程捷运航空有限公司。
10、心灵点滴：
我们要学会接受，接受意外，接受变节，接受努力了却得不到回报，接受世界的残忍和人性的残缺，但是，接受却不妥协。我们还是要去努力，去爱，去为遥不可及的一切付出心血，不患得患失，不怕翻脸，不惯着任何人，亦不做亏心事，做勇敢的人。
美好的一天从接受开始！
附iii. 2017年4月30日（丁酉鸡年四月初五）周日／早读分享：（祝您五一假期愉快！）
1、【国税总局发布40份国别投资税收指南】此次发布的指南，主要围绕境外投资目的地整体营商环境、主体税种、征管制度、双边税收协定等内容，进行了较为详细的介绍。通过该指南，企业＂走出去＂能够快速熟悉境外投资目的地的基本的税收信息，既减轻企业的税收遵从成本，又利于企业防控税收风险。截止目前，国税总局己发布59份巜国别投资税收指南》，基本覆盖＂一带一路＂沿线国家以及境外其他主要投资目的地。
2、【拟禁保健食品以保健功能命名】国家食药监局发布《关于进一步加强保健食品监管工作的意见（征求意见稿）》，指出，保健食品是区别于药品和普通食品的一类特殊食品；保健食品应当明显标注特殊标志，产品名称不得以保健功能命名；保健食品标签说明书及广告中应当重点提示＂本品不能代替药物＂。
3、【银监会：改变金融监管的＂宽松软＂】深入排查银行业各类风险，密切盯防重点领域风险；引导银行业积极主动参与支持供给侧结构性改革，抓住处置＂僵尸企业＂这个＂牛鼻子＂，支持兼并收购、破产重整和债务重组，有效支持去产能去杠杆。
4、【证金公司一季度调仓路径曝光 减持多家蓝筹、白马股，加仓绩优金融股】随着近日A股公司发布了2017年一季报，证金公司一季度调仓的路径也曝光了：减持泸州老窖、格力电器、万科A、中国太保、中国石油、五粮液等个股，加仓浦发银行、民生银行、兴业证券、国金证券等金融类个股。
5、【股票交易监管趋严】＂现在证监会和交易所其实对异动交易盯得特别严，资金量大点的机构不管是买入还是卖出都会受到监管，稍微动作大点，交易所的电话就打过来了，他们的电话还不是打给我们实际操作人员，而是直接就打给了公司老板，所以我们根本就不敢有太大的动作。＂深圳一资管机构负责人作出以上表述。专家认为，按照目前的监管风格，我们的理解更加偏向于：股票是用来投资的，不是用来炒的。
6、【宁波余姚昔日首富跑路 近30家银行贷款抵押难变现】作为余姚的首富：谷秀龙，近期被曝在企业因资金链断裂后跑路留下20多亿元贷款债务坑了近30家银行，其中不乏国有大行、股份制银行和地方银行。由于贷款无法偿还，企业抵押物也难以快速变现，该企业与多家银行的官司持续至今。
7、【欧盟峰会为英国脱欧定规矩】欧盟27国领袖29日召开会议，制订英国脱欧谈判指引及＂红线＂。欧盟讨论由爱尔兰递交的声明，内容有关让北爱尔兰在与爱尔兰合并后自动得到欧盟成员国身份。如果欧盟采纳建议，这会无形中鼓励北爱＂脱英＂。英国首相特蕾莎-梅批评欧盟成员国联手打压英国。
8、【特朗普称捍卫拥枪者权利】美国总统28日在亚特兰大市出席美国步枪协会年会。他在会上说，过去8年，民主党对枪支拥有者权利的侵犯已经结束。美国第二宪法修正案赋予公民拥有枪支的权利，他将捍卫拥枪者权利。特朗普是1983年以来第二位出席步枪协会年会的总统。34年前，共和党总统里根曾经到会发表演讲。
9、【3032家上市公司一季度净利增三成 与去年同期基数低有关】截止本月末，所有的上市公司披露了2017年一季报，数据显示，一季度共实现归属母公司股东的净利润5158亿元，同比增长30．67％；盈利公司数量达2600家，亏损公司达432家。在净利增幅方面，有483家一季度实现净利润翻倍。其中深物业、冠城大通、中再资环的净利润增幅分别达到52167％、24762％、16382％。专家认为，去年以来的经济回暖势头仍在延续，推动了上市公司的营业收入和净利润双双增长。同时，一季度上市公司净利润增长与去年一季度基数低有关，因为不少行业价格的上涨是在去年二季度或下半年开始的。
10、【仙言潮声】中华文化的传承无非就是两类：纵横于＂庙堂文化＂之雄霸，就是登临＂泰山＂，一览众山小；混迹于＂江湖文化＂之结局，就是聚义＂梁山＂，寄情于八百里水泊。
美好的一天从古为今用开始！
附iv. 每天三分钟 知晓天下事（2017年4月30日星期二）无新闻（略）
(编辑：西安知非 自新华、中新、腾讯、凤凰、东方财富)
附v. 2017年4月30日农历干支、节日、名人和事件
导语：2017年4月30日是无巴掌日，也是国际不打小孩日，这个节日设立目的是希望家长们能够耐心的与自己的小孩沟通，不要体罚小孩。那么2017年4月24日是的节日、星座、出生名人呢？订阅秦陇纪10公众号，关注哦。
2017年4月30日节日
4月30日是公历一年中的第120天(闰年第121天)，离全年的结束还有245天。
2017年4月30日节日：荷兰女王日、中国交通安全反思日、国际爵士乐日、女巫之夜、巴拉圭教师节、芬兰大学生戴帽节。
国际不打小孩日
4月30日是“国际不打小孩日”(International Spankout Day)，最早是美国反体罚组织“有效管教中心(Center For Effective Discipline)”于1998年发起。它的英文名称中spank一词俗称“打屁股”所以有人也将的中文译“无巴掌日”或“拒绝体罚日”。全世界已有上百个国家其民间组织参与此盛事。
2017年4月30日农历
公历：2017年4月30日 星期日
农历：二〇一七年 四月大 初五日
回历：1438年8月3日
干支：丁酉年 甲辰月 丁亥日
八字：丁酉 甲辰 丁亥 庚子
五行：山下火 佛灯火 屋上土 壁上土
生肖：属鸡
星座：金牛座
星宿：鬼宿(鬼金羊)
值神：玉堂(黄道日)
冲煞：猪日冲(辛巳)蛇 煞西
2017年4月30日星座
金牛座(4月20日-5月20日)
4月30日性格：4月30日出生的人在个性上喜欢支配人，但是却经常向往着放弃重责大任的职位，退休过闲云野鹤的生活。
在卸下专业的职务之后，他们往往与书本为伴，除非是有必要，否则不会轻易让外人窥其生活的堂奥。虽然他们是严苛的老板和主管，但也律己甚严，一定要求自己先做到，才会要求属下照着做。
2017年4月30日出生名人
1245年——腓力三世，法国卡佩王朝国王。
1651年——圣约翰·喇沙，法国教士、教育家和改革者，天主教组织喇沙会的创办人。
1769年——阿瑟·韦尔斯利(威灵顿公爵)诞生，英国军事家
1777年——高斯诞生，德国数学家
1901年——谷正纲，中国大陆灾胞救济总会理事长，素有“反共铁人”之称。
1901年——西蒙·史密斯·库兹涅茨，俄裔美国著名经济学家。
1909年——荷兰女王朱丽安娜诞辰
1916年——克劳德·艾尔伍德·香农，美国数学家、信息论的创始人。
1938年——拉瑞·尼文，美国科幻小说家。
1940年——弦念丸呈，芬兰裔日本政治家。
1946年——倪敏然，台湾演员。
1957年——区锦新，新澳门学社理事。
1961年——NBA著名球星，NBA历史五十大球星之一伊塞亚·托马斯出生。
1967年——台湾著名歌手张宇出生。
1972年——日本“日剧女王”常盘贵子出生。
1980年——中国著名女演员李芯逸出生。
1980年——NBA火箭队球员路易斯·斯科拉诞生
1981年——韩国著名演员崔贞媛出生。
1981年——英国著名演员Kunal Nayyar出生。
1981年——内地男演员高梓淇出生
1982年——克里斯藤·邓斯特，好莱坞演员。
1985年——盖尔·加朵出生，好莱坞演员，著名模特
1986年——中国女子体操队队员张楠。
1988年——内地新生代女歌手刘惜君出生。
1989年——张佑荣(韩国组合2PM成员)，出生于韩国釜山。
2017年4月30日历史上的今天大事件
1789年——乔治·华盛顿就任美国第一任总统。
1896年——李鸿章出使俄国。
1905年——京师大学堂首次举办运动会。
1967年——阿里不服兵役失去拳王桂冠。
1978年——阿富汗总统在流血政变中被击毙。
1980年——荷兰女王贝娅特丽克丝登基。
2009年——荷兰女王游行时遇刺客，所幸的是没有受到伤害。
2010年——第41届世博会晚上20:10在上海开幕。
父母和小孩之间的关系是最亲密的，小孩子可以慢慢讲慢慢教，如果体罚打他反倒会适得其反。
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