机器只能是形式化理解（区别于人脑的概念化理解）！
可以就此问题展开实质性探讨：
上午先专门讨论理解问题，
进而是计算和学习以及创造三个概念的问题。

在我看来通用计算机与通用学习机就是机器发展的两个阶段
（与其说是硬件还不如说是软件发展的两个阶段）
因此，计算和学习的定义（定性分析或性质判断）是理论依据
实际效果就是机器的计算功能和学习功能（这样就非常明确了）
关键要说清楚：依托大数据的（基于统计的）机器学习和基于神经网络的深度学习之外，是否还有其他类型的机器学习？
如果有，那么就有更通用的机器学习（即：存在通用学习机）；
如果没有，那么也就没有更通用的机器学习（即不存在机器学习和深度学习外的通用学习机）；
实际上是每个人或各类人心目中的“学习”概念不一样而引起的某种误解（属于：伪问题）
本质上是混淆了人脑智力与人工智能两个基本概念。
并没有跳出语言哲学的范围
也没有跳出心智哲学的范围
理解（这个概念）是：学界至今没有说清楚的
因此语言哲学和心智哲学及社会哲学才会在学术界盛行
才会有逻辑哲学和数学哲学以及科学哲学的一系列问题

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