它给了人空前的可能，也给了人无尽的困惑。

就像人类无法摸清大脑的工作原理一样，他们同样无法摸清ai的工作原理。

训练ai这种方式为何能行？它是如何学的？信息存在哪里？为何下此判断？不知道。

它好像在玄幻境界。码工时常觉得自己正在养蛊，贼刺激，给蛊虫喂个这个、喂个那个，一掀盖子，嚯，出来一个超厉害的东东！

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。

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！为啥？还是，不知道。