分卷阅读65 (第2/3页)

准。

而且，完、全、不、准，诊断的正确率大约只有一半。

他们用看救命稻草般的眼神看急诊医生cso石屹立，石屹立一一复查，神情同样痛苦，表示，对于有分歧的患者，病历上面三甲医生给的诊断是正确的，而ai给的诊断，是错误的。

第32章裁员（三）

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”模式全然不同。

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,每个单元都能接收部分数据,再将结果向上传给其他单元。

还是用“猫”来打比方。在主要用于图像识别的卷积神经网络（n）中，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“深度学习”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“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，它便可以进行学习,“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get不到！看着某层下来以后图片所变成的样子，只能叫一声“什么鬼！”有时人类只能提出