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第77章（第1页）

人工智能的核心是&ldo;神经网络&rdo;。

科学家们模仿人类神经系统，让机器进行学习。

&ldo;神经元&rdo;们一层一层分布下来，每个单元都能接收部分数据，再将结果向上传给其他单元。

还是用&ldo;猫&rdo;来打比方，第一层可以将图片切割、降维，得到许多小图，第二层在每个维度利用色差寻找边缘，三四五层根据勾勒出的边缘确定各个器官形状，六七八层通过各个部分颜色判断毛色、花纹，瞳色……最后顶层得出答案：这是猫、狗、兔子、其他。

2006年多层神经网络出现以前，机器学习都只处于初级阶段，需要人工提取特征。

而2006年后，它进入到&ldo;深度学习&rdo;的大时代。

人类不监督、半监督，机器自己分析特征、独立思考。

给一万张猫的图片，说&ldo;这都是猫&rdo;，它就懂了，再给一张它没见过的，问&ldo;是不是猫&rdo;，它会说是。

人们给它正确答案的数据集，它便可以进行学习，&ldo;看&rdo;的越多会的越多，不断优化自身能力。

因此，&ldo;人工智能&rdo;定义十分清晰，区别是真&iddot;人工智能还是噱头只需要看它有没有模仿人脑。

然而，对每一层都在提取什么特征，以及机器为何要做这些事情、为什么能得出结论，人类无法解释。

根据输出，有些提取简单易懂，比如勾勒边缘、模糊图片、突出重点、锐化图片……可是，在很多时候，人类完全t不到！

看着某层下来以后图片所变成的样子，只能叫一声&ldo;什么鬼！

&rdo;有时人类只能提出几个特征，ai分出好几百层！

它给了人空前的可能，也给了人无尽的困惑。

就像人类无法摸清大脑的工作原理一样，他们同样无法摸清ai的工作原理。

训练ai这种方式为何能行？它是如何学的？信息存在哪里？为何下此判断？不知道。

它好像在玄幻境界。

码工时常觉得自己正在养蛊，贼刺激，给蛊虫喂个这个、喂个那个，一掀盖子，嚯，出来一个超厉害的东东！

有人说，让ai向人解释一个东西，相当于让人向狗解释一个东西，听着sad。

人类历史充分表明，只有一个决策可以解释、分析，人才可以了解它的优点缺陷，评估风险，知道它在多大程度能被信赖。

很多专家说过&ldo;必须质疑人工智能为何做出一个决定……&rdo;&ldo;难道，无人汽车每回出事，企业都说不知原因、ai让它这么干的？&rdo;

何况，不幸的是，如同大脑会出错，ai也会出错。

于是问题来了：我们能信任ai吗？我们能在多大程度上相信ai？我们能在生死攸关时信任ai吗？

当然，也有学者表示：&ldo;它能做到就足够了！

&rdo;&ldo;大脑一直为你工作，你也一直都信任它，即使并不知道它是如何工作的。

&rdo;

目前，各国科学家正致力解开黑箱，政府、行业协会也对此有要求，已经取得一些成果‐‐不少东西都是数学。

阮思澄是一直觉得，这种现象十分正常，没有那么邪乎。

在人类的文明当中，往往实践先于理论。

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