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人工智慧的核心是&ldo;神經網路&rdo;。科學家們模仿人類神經系統，讓機器進行學習。&ldo;神經元&rdo;們一層一層分佈下來，每個單元都能接收部分資料，再將結果向上傳給其他單元。

還是用&ldo;貓&rdo;來打比方，第一層可以將圖片切割、降維, 得到許多小圖, 第二層在每個維度利用色差尋找邊緣, 三四五層根據勾勒出的邊緣確定各個器官形狀，六七八層透過各個部分顏色判斷毛色、花紋，瞳色……最後頂層得出答案：這是貓、狗、兔子、其他。

2006年多層神經網路出現以前，機器學習都只處於初級階段, 需要人工提取特徵。而2006年後, 它進入到&ldo;深度學習&rdo;的大時代。人類不監督、半監督, 機器自己分析特徵、獨立思考。給一萬張貓的圖片, 說&ldo;這都是貓&rdo;, 它就懂了，再給一張它沒見過的，問&ldo;是不是貓&rdo;, 它會說是。人們給它正確答案的資料集, 它便可以進行學習, &ldo;看&rdo;的越多會的越多，不斷最佳化自身能力。因此，&ldo;人工智慧&rdo;定義十分清晰，區別是真&iddot;人工智慧還是噱頭只需要看它有沒有模仿人腦。

然而，對每一層都在提取什麼特徵，以及機器為何要做這些事情、為什麼能得出結論，人類無法解釋。根據輸出，有些提取簡單易懂，比如勾勒邊緣、模糊圖片、突出重點、銳化圖片……可是，在很多時候，人類完全t不到！看著某層下來以後圖片所變成的樣子，只能叫一聲&ldo;什麼鬼！&rdo;有時人類只能提出幾個特徵，ai分出好幾百層！

它給了人空前的可能，也給了人無盡的困惑。

就像人類無法摸清大腦的工作原理一樣，他們同樣無法摸清ai的工作原理。

訓練ai這種方式為何能行？它是如何學的？資訊存在哪裡？為何下此判斷？不知道。

它好像在玄幻境界。碼工時常覺得自己正在養蠱，賊刺激，給蠱蟲餵個這個、餵個那個，一掀蓋子，嚯，出來一個超厲害的東東！

有人說，讓ai向人解釋一個東西，相當於讓人向狗解釋一個東西，聽著 sad。

人類歷史充分表明，只有一個決策可以解釋、分析，人才可以瞭解它的優點缺陷，評估風險，知道它在多大程度能被信賴。

很多專家說過&ldo;必須質疑人工智慧為何做出一個決定……&rdo;&ldo;難道，無人汽車每回出事，企業都說不知原因、ai讓它這麼幹的？&rdo;

何況，不幸的是，如同大腦會出錯，ai也會出錯。

於是問題來了：我們能信任ai嗎？我們能在多大程度上相信ai？我們能在生死攸關時信任ai嗎？

當然，也有學者表示：&ldo;它能做到就足夠了！&rdo;&ldo;大腦一直為你工作，你也一直都信任它，即使並不知道它是如何工作的。&rdo;

目前，各國科學家正致力解開黑箱，政府、行業協會也對此有要求，已經取得一些成果‐‐不少東西都是數學。

阮思澄是一直覺得，這種現象十分正常，沒有那麼邪乎。在人類的文明當中，往往實踐先於理論。比如，老祖宗在打造刀劍時、發明火-藥時，清楚地知道原理嗎？no！都是東西先出來了，能work了，大家才開始研究原因。

ai也是啊！慢慢來嘛。

不過，雖然如此，攻城獅們寫程式時，也能根據他人經驗，知道大概該怎麼做。ai能自己學，但是，攻城獅們需