关于什么是智能，我们目前尚且无法给出一个精确的定义。就像在图灵机出现之前，我们无法对计算给出一个严格的定义一样。在一个无法定义的领域里辩论，自然是“公说公有理，婆说婆有理”。ACM图灵大会的主旨演讲者之一是哈佛大学的理论计算机科学家莱斯利·瓦利安特（Leslie Valiant），他因为在并行计算理论和机器学习理论方面的贡献获得了2010年的图灵奖。他演讲的题目是“什么是可行计算的极限？”（ What are the Limits of Feasible Computation？），这为论坛将要展开的讨论提供了理论基础。首先，瓦利安特把计算机科学问题参照物理学分为三个层次：超级普适性（super-generality）、普适性（generality）和数学推断（mathematical consequences）。瓦利安特只是比较了物理学和计算机科学，我们在他的基础上加入了人工智能的维度，以便得到更多的启示。物理学中，超级普适性的体现就是最广义的、永恒不变的、可以表达成数学方程的物理学定律，而在计算机科学中对应的就是计算的理论模型，图灵机就是一种计算模型，当然图灵机不是唯一的模型。物理学的普适层存在着定律，如牛顿第二定律、万有引力定律等；在图灵机的框架下，NP完全理论就是普适性的。大概在瓦利安特心目中，计算复杂性是和牛顿定律一样的存在。在数学推断层，物理学有行星椭圆轨道，而理论计算机科学会有各种具体的NP完全的问题。当超级普适层发生变化时，下面的层次也会依次变化，例如，如果计算模型变成了量子计算机，那么类似的复杂性问题就变成了有限错误量子计算多项式时间（Bounded error Quantum Polynomial time，BQP）之类。
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