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对于ai来说, 让结果从“不准”到“准”, 不是十分容易，与传统的“找bug”“修bug”流程全然不同。水印广告测试 水印广告测试
目前, 在对ai的争论当中, 一个常常被提起的问题就是“算法黑箱”。也就是说, 人类不能解释它的工作原理。
人工智能的核心是“神经网络”。科学家们模仿人类神经系统，让机器进行学习。“神经元”们一层一层分布下来, 每个单元都能接收外部数据, 而后将结果传给下一单元。
还是用“猫”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。
在cnn（卷积神经网络）出现以前, 机器学习都还处于初级阶段，需要人工提取特征、交给机器。而cnn出现以后, 它进入到“深度学习”时代。人类半监督, 机器自己分析特征、独立学习。给一万张猫的图片, 说“这都是猫”，它就懂了，再给一张它没见过的, 问“是不是猫”, 它会说是。人们给它正确答案的数据集, 它们便能进行学习，“看”的越多会的越多，不断优化自身能力。因此，“人工智能”定义十分清晰，区别是真·人工智能还是噱头，只需要看它有
32.裁员（三）(1/14)