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很多专家说过“必须质疑人工智能为何做出一个决定……显然,如果我们不在动机解释上花功夫,就无法信任这个系统”
“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,你也一直信任它,但你却不知道大脑是如何工作的。”
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,不过,待研究的部分更多。
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□□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,也能根据经验,知道大概用何结构,之前思恒医疗就是这样做的。
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。
出于这个原因,对算法的调整、修改,经常就是瞎jb试,比较最终结果。
调参数能有效还好,数据也有可能不行!
要知道,输入数据的大小、像素、嗓声、甚至亮度和对比度、翻转变换、旋转变换、位移……都可以对最终结果产生影响!
甚至为啥?还是,不知道,都是等有最好结果再由人用数学解释。
现在,“经验”
并不好用,结果一塌糊涂,可阮思澄和陈一非对于修改全无头绪。
他们甚至无法估摸从不准到准要耗费多长时间。
…………
阮思澄从贝恒那儿继承了个降压方式——搓脸。
她搓了搓,拨打内线叫陈一非,一起开会。
“一非,”
阮思澄问,“这个结果,要多久能调整过来?”
气,她想:本来钱纳贝恒都在公司那时,思恒医疗不会陷入这种困境。
罢免钱纳、夺回公章耽误了一个月,贝恒接手、不会,消耗了两个月,接着招聘、挖人,等陈一非入职,又是一个月。
陈一非答:“思澄,目前……没有头绪。
如果说一个月就能全部搞定非常不负责任。”
阮思澄:“……”
“咱们必须有B计划。”
陈一非又开口说道,“公司账上还有200万,能坚持到两个月后。
也就是说,将将巴巴能挤出来一个月完善产品,一个月出门融资。
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