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有了这些，就可以使用相同的概率分布去描述同类的数据，从而实现所谓的“识别”或“预测”。
实际上，并非模型真的像人类一样理解了什么是“大猩猩”，只是通过这种方式，模型能够大概率得把长得像某些特定目标的图片识别出来。
现在很多人把人工智能分为强人工智能和弱人工智能。
其中强人工智能就是“传说中”的人工智能，甚至不少人追求让计算机拥有人类的心智与意识，具有自主选择行为。
但是强人工智能的研究难度较大，市面上还没有成熟的应用。
而弱人工智能更像是一个解决特定问题的工具。
这类问题的特点是可以通过统计，归纳出经验并形成解决方案，而这种解决问题的实现方法被称为“机器学习”。
并且数据越精确越好，越单一越好，一旦数据出现模糊和复杂程度增加，那它立刻就会从弱人工智能变成人工智障。
例如量化交易、人脸识别和阿尔法狗都是擅长于单个方面的机器学习模型。
在训练模型时，技术人员只教会阿尔法狗下围棋的技巧，所以它只能会下围棋。
如果你把一道数学题丢给它，它立刻懵逼。
就像现在的访问团成员，他们也有点懵。
访问团里大多都是技术人员，不是技术人员也仔细了解过实用科技的资料，有些技术人员的研究领域还跟人工智能有些交叉，多多少少都知
第74章 它不是强不强的问题(3/5)