加拿大蒙特利爾大學的Yoshua Bengio是深度學習的先驅，他說：「任何接觸過機器學習的人都知道，這些系統會犯上很愚蠢的錯誤。例如簡單地把圖像中的物體翻轉，就足以讓一些分類器出現誤差。根源在於，深度神經網路沒有一個好的模式來快速把握重點。當AI把一張被篡改的獅子照片識別為圖書館時，人們看到的仍然是獅子，因為他們心中有一個動物的模型，是依賴於長久積累的認知（常識），包括獅子的耳朵和尾巴等，而不是依賴一些沒關聯的細節。從以往的經驗中知道哪些是重點，這源於對世界結構的深刻理解。
本文作者車品覺，為紅杉資本中國專家合夥人、阿里巴巴商學院學術委員會委員，為《信報》撰寫專欄「全民大數據」。
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