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有人说，让AI向人解释一个东西，相当于让人向狗解释一个东西，听着so sad。
人类历史充分表明，只有一个决策可以解释、分析，人才可以了解它的优点缺陷，评估风险，知道它在多大程度能被信赖。
很多专家说过“必须质疑人工智能为何做出一个决定……”“难道，无人汽车每回出事，企业都说不知原因、AI让它这么干的？”
何况，不幸的是，如同大脑会出错，AI也会出错。
于是问题来了：我们能信任AI吗？我们能在多大程度上相信AI？我们能在生死攸关时信任AI吗？
当然，也有学者表示：“它能做到就足够了！”“大脑一直为你工作，你也一直都信任它，即使并不知道它是如何工作的。”
目前，各国科学家正致力解开黑箱，政府、行业协会也对此有要求，已经取得一些成果——不少东西都是数学。
阮思澄是一直觉得，这种现象十分正常，没有那么邪乎。在人类的文明当中，往往实践先于理论。比如，老祖宗在打造刀剑时、发明火-药时，清楚地知道原理吗？NO！都是东西先出来了，能work了，大家才开始研究原因。
AI也是啊！慢慢来嘛。
不过，虽然如此，攻城狮们写程序时，也能根据他人经验，知道大概该怎么做。AI能自己学，但是，攻城狮们需要设置许多参数，比如用哪一种激活函数；如何搭建网络结构；分别设置多少卷积层、池化层、全连接层，如何排列架构；用多少个卷积层；用哪一个池化方式；选择多大以及多少卷积核、多大卷积步长和池化步长、多大学习率，又分别从哪层开始、到哪层结束……[注]。也因为没道理可讲，各种奇奇怪怪的结构都有了。层数绝非越多越好，层数越多，说明运行时间越长、传递错误几率越大。
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