學習乾的事，是把這個最吃力的環節也交給機器自己。
它本質上是一張巨大無比、層層疊疊的計算網絡，裡麵埋下的參數可能是幾億、幾十億，甚至上千億。
你要做的，隻是把海量的圖片或文字變成一大堆數字喂進去。
網絡自己調整參數，自己在調整中找規律。
如果輸出端說“這是一隻貓”的次數越來越多，正確率越來越高，網絡就會把那些讓答案變對的參數組合固定下來。
這時候訓練結束，網絡被凍結成一個模型。以後再喂給它新東西，它不再調整，隻負責算，根據已經固定下來的參數，算出一串概率，概率最高的那個，就是答案。
最後一小段寫得很短，總結起來，就是一句，所謂智能，沒有玄學，把萬物映射到空間中，讓相似的東西挨近，讓不同的東西分開，找到那條邊界。剩下的事情，隻是算得夠不夠多，算得夠不夠快。
李樂看完，把筆記本轉回去，屏幕衝曹鵬。
“寫完了？”
“寫完了。”
“物以類聚，尋找規律，然後預測。三個詞就把事說完了。比那種一上來就搬出神經網絡，像要往人腦袋裡插電極似的，把講法強多了。”
“這又不是給計算機係的學生講，是給一屋子管理層講。這些人上午還在算財務報表，下午忽然發現未來人工智能要革他們的命了，你得先讓他們把心放回肚子裡。”
“放回肚子裡，然後呢？”
“然後他們才能聽進去別的話。”
“就是太白話了，沒那麼高大上。”
曹鵬聳聳肩，“沒辦法。我導師說過，不是所有人都有一定智力和理解能力的，隻能把自己的思維線無限拉低，拉到他們能站上去的地方，再往上拽。”
李樂摸了摸鼻子，眼神斜過去，“我怎麼覺得你在罵人呢？”
“沒，哪敢。”曹鵬麵不改色，“我說的是我導師的原話。”
“你導師罵人，你轉述，你也是從犯。”
曹鵬沒接茬，笑笑。
李樂又道，“不夠有個地方，我琢磨了一下。”
“咋？”
“你寫計算機識別貓和老鼠，拿長和寬兩個特征往坐標紙上一點，兩堆數據自然分開，拉一條線，就完成分類了，但我想問問。”
“問啥？”
“那條線，是誰畫的？”
“訓練過程中迭代出來的。初始狀態是亂畫，每次迭代都往正確方向挪一點，幾千次以後才穩定下來。不是人畫的。”
“對。但問題是，這個正確方向，是誰定的？”
“損失函數。”
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李樂點點頭，“損失函數。你稿子裡也寫了，大人點頭或者搖頭，孩子就往正確的方向調。這裡頭藏著一件大事，大人知道答案，孩子不知道。孩子隻是根據點頭多、搖頭多來調整自己的判斷。可你有沒有想過，那個大人是誰？”
曹鵬沒說話。
“你稿子裡，那個大人，是給貓和老鼠做標記的人，是把圖片分類好再喂給機器的人，是寫訓練集的人。”李樂繼續道，“機器的判斷是它自己學的，但判斷標準從頭到尾都不是它定的。”
“它學的不是貓是什麼，它學的是人類覺得什麼是貓。這兩者中間，差著一整個人類的偏見。”
機艙裡安靜了一會兒。
發動機的轟鳴襯著這安靜，像一層看不見的墊子。
曹鵬把電腦往自己那邊拉了拉，盯著屏幕上的某個段落看了幾秒：“照你這麼說，我回頭還得把這一層補上？”
“不，你不用補，你隻需要在那一段後麵留一句話。”李樂說，“就說，需要說明的是，機器學習的判斷標準來自訓練數據，而訓練數據是由人選擇和標記的。因此，機器學到的東西，本質上反映了人的判斷方式。這樣不就完整了？”
曹鵬想了想，點了點頭，“這話加在第三節開頭還是結尾？”
“你問我？誰剛才說要拉低認知水平的？你自己琢磨。”李樂往後靠回椅背。
“我沒說你。”
“我又不是李笙。”
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