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深度学习有自己的动力学机制,一旦你喂给它大量的数据,它就活跃起来,还能自我修复,找出最优化组合,绝大多数时候都会给出正确的结果。可一旦结果错了,你不会知道哪里出了问题,也不知道该如何修复。 …… 我认为机器学习是一种工具,使我们从研究数据走到研究概率,但是从概率到实际理解,我们仍然需要多迈出两步,非常大的两步。一是预测行动的结果,二是反事实想象。