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    如今自己的論文草稿已經逐漸成型了不少篇，囤積了不少實驗要跑，許多實驗的參數調整和優化，這種苦力活有個人幫忙確實能夠輕松不少。

    自從了解到孟繁岐如今在做的事情之后，唐璜便跟著惡補了不少對應的知識。

    要說有什么地方始終想不明白，那就是ai模型對輸入和輸出的這一轉換過程。

    按照付院長的數學理解，深度模型的本質是使用一種非常復雜的高維函數，對某一具體的任務或者規律進行近似的表達。

    而模型訓練的過程，就是根據各個變量的函數輸出值，逐漸求解該函數的過程。

    “所以說人類的某些任務需求又或者說規律，其實是很復雜的函數，遠比一些簡潔的物理定理要難。只是貓與狗，人類就已經難以總結出一些說得清的必正確的法則。

    即便說得清，如果我繼續擴大問題到貓科，犬科。或者繼續擴大問題，到我們這一次的一千類分類，人還能說得清，根據一千多萬張圖片總結出準確的規律嗎？”

    唐璜想來想去，別說讓他總結一千個類別如何準確區分的規律，他恐怕都背不全一千個類是哪一千個。很難想象孟繁岐讓他看的alexnet已經可以在千分類上做到如此高的準確率。

    “你知道嗎，不管是貓還是狗，它們基本上都無法通過‘鏡子測試’。也就是說，它們無法察覺到鏡子里的生物是自己。”唐璜突然有些感慨，

    “我現在感覺，人類無法理解ai總結出的規律的樣子，就像是通不過鏡子測試的動物。總想探著頭往鏡子后面看，但可能根本就沒有看對方向。”


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