目前，我尚未找到合适的答案来回答这个问题，不过，我认为，我们在深度学习领域所做的都是存储（memorization）（比如，内插法，模式识别等），而不是思考（thinking）(比如，外推法，归纳法等)。我还没有见到过能够“思考（think）”的神经网络，而且我也不知道，如何定义“思考”这样一个抽象概念，更难以想象会“思考”的神经网络会是什么样的。

　　有一些文章似乎解答过这个难解的谜题，不过，我尚不能苟同。如果非让我指出有什么作品提及到“会思考的神经网络”（我个人的观点），那应当是Jacob Andreas的动态神经网络(dynamic neural nets)一书。关于这个话题，我暂且讲到这里。

　　工作篇

　　在Google Brain工作是什么体验？

　　2011年我在Google Brain实习，那个时候Google Brain的发展正处于幼儿期。当时，这个项目人手还不是很多，我们都对无监督学习超感兴趣。当我2013年再次来实习时，大家都对监督学习很痴迷，因为在当时监督学习真的很有用。2015年，当我再次回到Google时，强化学习又开始盛行。

　　如今Google Brain与往昔大不相同。我想说的是，这里聚集了很多有才能，很牛的研究员，工程师，尤其是有一些能够大规模运用深度学习的经验丰富的人士。我觉得，Google 非常看重Brain 这个项目，他们都有很优秀的领导型人才，为大家营造了很棒的工作环境（这是我从公司内部朋友那儿得来的消息），在这里我个人不能给予过多评论。

　　您为什么选择去OpenAI?

　　我觉得，OpenAI是一块极具创新性的土地，这是它最吸引我的地方。这样一个机构涵盖了学术研究，有一个产业界研究实验室，是AI研究领域的后起之秀。我们也有一些非凡且有趣的实验，如贝尔实验室，一个政府管制垄断的大型研究实验室。上述这些都有其有趣的优点和缺点。我觉得，OpenAI在创新方面有非常有趣的实验，结合了我所感兴趣的事物（是学术与产业的结合），像这样一个组织能够创造出更多价值，我有幸能够参与实验，能够从一开始便陪伴其成长发展。所以，我选择了OpenAI。这是我人生中很关键的一步。

　　OpenAI当前最有趣的研究课题有哪些？

　　有一些非常有价值的项目和计划，在学术界根本无法开展（比如，大量工程方面或者综合性工作是一小群博士生无法胜任的），而产业界人士可能不想去做（比如，可能出于动机方面的原因，也可能有法律方面的顾虑）。OpenAI目前正在致力于开展几项极具价值的项目，这些项目不仅仅限于科研工作本身，可以被认为是在做“元”的东西，比如开设一些平台和基础设施，为每一位研究者提供便利。我们今年早些时候发布的 Gym不失为一个好例子。

　　具体来讲，我们中有很大一部分人（包括我在内）都专心投入到一个项目中，我本人对这个项目特别感兴趣，不过，我想，这个项目目前还未公开讨论过。总之，目前我只能透露，该项目涉及很多工程方面的工作，在很大程度上能够提升并扩展AI领域的研究工作。关于这个项目的进展，在这里我只能为大家留下悬念，非常抱歉。

　　Andrej Karpathy博士的论文详细