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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