出了额头。



程建国没给他们太多反应的时间。



“现在,我加一个条件。”



他走过去,用粉笔在第五个方块上,重重地打了个叉。



“第五天的时候,猫没叫。”



“现在,你们的预测还成立吗?ai遇到这种情况,会怎么处理?”



这个问题立刻激发了计算机系学生的专业本能。



“过滤噪声数据。”



“调整权重,降低第五天数据的影响。”



“可能是过拟合了,需要引入正则化项。”



各种专业术语从教室的不同角落冒了出来。



程建国听完,摇了摇头。



“你们想得太复杂了。”



他把粉笔搁在讲台的凹槽里,语气忽然变得很坦然,像是在说一件理所当然的事。



“ai其实很笨的。”



“它遇到异常数据,第一反应不是‘分析原因’,它没那个能力。它只会做一件事。”



他走到黑板前,在第五个方块旁边,画了一条陡然向下的曲线。



“降低它对‘三点会叫’这个预测的信心值。就这么简单。”



“发现一个反例,信心就降一点。发现两个,再降一点。等信心值降到某个阈值以下,它就彻底放弃这条规律,滚回去找新的。”



他看着台下那些渐渐变得若有所思的脸,抛出了第二个问题。



“那么问题来了。”



“如果猫在第五天没叫的真实原因,是那天家里来了客人,猫害怕,躲起来了呢?”



“ai根本不知道有‘客人’这回事。它能找到真正的原因吗?”



教室里彻底安静了。



过了足足五秒,一个坐在前排,看起来像是研究生来旁听的女生,才缓缓地开了口。



“不能。”



她的声音很轻,但每个人都听见了。



“它的认知范围,被训练数据集锁死了。如果‘客人来访’这个变量从来没有出现在它被喂过的数据里,它永远都发现不了。”



“对。”



程建国用力地点了一下头。



他重新拿起粉笔,在黑板的另一侧,写下了四个大字。



关联≠因果。



“这就是ai目前最大的瓶颈。它很擅长在已知的数据里找关联,但它完全不理解数据背后的因果。”



“你们以后要做ai研发,真正要啃的硬骨头,就是怎么让ai从‘看图说话’,进化到‘理解世界’。”



“今天我们解决不了这个问题,但你们得知道它的存在。这样你们在写每一行代码的时候,才清楚自己脚底下踩的坑到底有多深。”



时间走到了下课前十分钟。



程建国把粉笔放回粉笔盒,动作很轻。



他从卫衣口袋里

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