机器学习真能产生智慧决策吗？

是伪就其，甚至是悖论。但从自然科学和机率论的视角来看，体现显现出伪就其或者悖论的例子无论从原始数据上还是计算上都是很难难题的。如果有一些也就是感叹基础的人都真的，引发这种情况下是因为原始数据那时候像是着都是的潜伏表达式，即尚未被辨别到的常是因子。

图4 独立国家表达式导致了两个表达式中间伪就其

布那时候在《也就是感叹论》那时候给显现出明白决问题的认识论，概述和推导了以上难题，强调了也就是感叹与统计资料中间有着本质的区别，虽然也就是感叹归纳与推算即使如此是建立在统计资料学的语境上。布那时候提显现出了阻挠配置（算子）的基本计算种系统，都有后门原则和具体的计算公式，这是当前对于相似性性最为自然科学化的阐述。“也就是感叹以及就其的本质（例如随机化、常是、阻挠等）不是统计资料本质”，这是跨越布那时候也就是感叹归纳思想的一条基本原理，布那时候称之为第一原理[2]。

那么，现阶段基于原始数据驱动的电脑研读原理，特别是那些情况下严重比如说统计资料学原理的搜索算法，研读到的自然科学原理极大似乎也不会显现出现半真半假、误导性或者反美转性的结果。这是因为这些自然科学原理通常是基于辨别原始数据的属情况下完成研读，而非原始数据生成的前提。

电脑研读亟均需解决问题的三个难题

稳健性：随着最深处研读原理的大行其道，计算机视觉、词法处理方式和音位识别等深入研究大量依靠了最先进的深层信息处理方式结构。但即使如此长期普遍存在这样一个确实难题，即在表象21世纪那时候，我们采自到原始数据的属通常很少是完整的，与实际21世纪那时候的属似乎不指明。在计算机视觉归纳原理那时候，体能训练集与检验集原始数据属似乎受到来自诸如像素负、压缩运动速度，或来自于摄像机位移、轴向或视角等的严重影响。这些表达式其实就是也就是感叹本质那时候的“阻挠”难题。由此，人们提显现出了简单的搜索算法来模假阻挠，以专门检验分类和识别自然科学原理的比如感叹精神力，如空间反美向、模糊、亮度或敏感度的变动、背景控制和轴向，以及在多种生态环境那时候采自的图像等。到现阶段为止，尽管我们依靠原始数据增强、预体能训练、自指派研读等原理在稳健性上取得了一定的进展，但对于如何解决问题这些难题还很难指明的总计识。有人认为这些修时是似乎是过于的，在独立国家同属推论之外完成比如感叹不仅能够研读表达式中间的统计资料相似性，还能够研读潜在的也就是感叹自然科学原理，以指明原始数据生成的前提，并允许通过阻挠本质模假属变动。

可迁移性：产妇对物体的理解基于追踪随等待时间变动体现指明的物体，这样的原理可以让产妇加速研读原先战斗任务，因为他们对物体的专业知识和直观理解可以重复可用。类似于地，必均需低效地解决问题表象21世纪那时候的战斗任务能够在原先场景那时候提拔研读到的专业知识精神力。深入研究现在证明，研读了生态环境专业知识的电脑研读子系统效率更为低，通用性更为好。如果我们将表象21世纪自然科学原理化，许多组件在完全相同的战斗任务和生态环境那时候体现显现出相似的不道德。因此，面对新生态环境或新战斗任务，进化或者电脑似乎只能够调整其内部表示那时候的几个组件。当研读也就是感叹自然科学原理时，由于大多数专业知识（即组件）可以在不用有利于体能训练的只能重复可用，从而只能够较多的结果显示以适应新生态环境或新战斗任务。

可解读性：可解读性是一个错综复杂的本质，只能实际上可用尼瓦逻辑或统计资料机率的语言完全阐述，它能够额外的阻挠本质，甚至是反美确实的本质。相似性性那时候的可操纵性判别非议的是这样一个确实，即必均需机率（“看到人们打开陈在声称时是在下雨”）无法确实地预报主动阻挠的结果（“收起陈在并只能阻拦下雨”）。相似性性被普遍认为侦探小感叹链的组成部分，它可以为与辨别到的属相去甚远的情况下提供者预报，甚至可以为纯粹推论的场景提供者得出结论。从这个涵义上感叹，推算出相似性性意味着授予确实的专业知识，这些专业知识不受辨别到的原始数据属和体能训练战斗任务的限制，从而为可解读的研读提供者指明的感叹明。

也就是感叹研读自然语言处理方式的三个层次

具体地感叹，基于统计资料自然科学原理的电脑研读自然科学原理只能对就其人关系完成自然语言处理方式，而就其人关系通常不会随着原始数据属的变动而变动；而也就是感叹自然科学原理基于相似性性自然语言处理方式，则抓住了原始数据生成的本质，反美映了原始数据生成前提的人关系，这样的人关系愈发稳健，兼具属外比如感叹的精神力。比如，在协调假感叹那时候，相似性性和统计资料中间的区别愈发似乎。协调假感叹那时候有两类难题，一类是存留当前生态环境，假回避阻挠，预报结果。另一类是存留当前生态环境和结果，反美推原因。前者统称求果难题，后者统称引因难题[3]。

在独立国家同属必均需下的预报精神力

统计资料自然科学原理只是对辨别到的表象21世纪的粗浅阐述，因为它们只非议就其人关系。对于结果显示和标签，我们可以通过估计值来忘了这样的难题：“这张特定的照片那时候有一只狗的机率是多少？”“存留一些呕吐，低血压的机率是多少？”。这样的难题是可以通过辨别足够多的由所生成的独立国家同属原始数据来忘了的。尽管电脑研读搜索算法可以把这些事认真得极佳，但是确切的预报结果对于我们的协调是过于，而也就是感叹研读为其提供者了一种有益的补充。就中间的值得注意来感叹，巴那时候·文森特接演电影的频率和宾夕法尼亚州溺亡率时是就其，我们的确可以体能训练一个统计资料研读自然科学原理通过巴那时候·文森特接演电影的频率来预报宾夕法尼亚州溺亡率，但也许这两者并很难什么直接的相似性性。统计资料自然科学原理只有在独立国家同属的只能才是确切的，如果我们认真任何的阻挠来忽略原始数据属，就不会导致统计资料研读自然科学原理显现出错。

在属反美向/阻挠下的预报精神力

我们有利于讨论阻挠难题，它更为具趣味性，因为阻挠（配置）不会使我们跳显现出统计资料研读那时候独立国家同属的推论。继续用巴那时候·文森特的值得注意，“今年降低邀请巴那时候·文森特接演电影的比例不会降低宾夕法尼亚州的溺亡率吗？”就是一个阻挠难题。也许，人为的阻挠不会使得原始数据属直接严重影响，统计资料研读赖以生存的必均需就不会被打破，所以它不会回退。另一方面，如果我们可以在普遍存在阻挠的只能研读一个预报自然科学原理，那么这有似乎让我们获取一个在表象生态环境那时候对属变动愈发稳健的自然科学原理。实际上，这那时候都是的阻挠并不是什么新鲜事，很多好事本身就是随等待时间变动的，例如人的兴趣偏好，或者自然科学原理的体能训练集与检验集本身在属上就普遍存在不比如说的情形。我们中间现在提及，信息处理方式的稳健性现在授予了日渐多的非议，成为一个与也就是感叹推算紧密连接的深入研究话题。在属反美向的只能预报只能只局限在检验集上取得低确切率，如果我们希望在实际归纳原理那时候可用电脑研读搜索算法，那么我们不能深信在生态环境必均需忽略的只能，自然科学原理的预报结果也是确切的。实际归纳原理那时候的属反美向类别似乎多种多样，一个自然科学原理实际上在某些检验集上取得好敏感度，只能代表我们可以在任何只能都必均需信任这个自然科学原理，这些检验集似乎只是恰好符合标准这些检验集结果显示的属。为了让我们可以在尽似乎多的只能信任预报自然科学原理，就不能采用兼具忘了阻挠难题精神力的自然科学原理，至少实际上可用统计资料研读自然科学原理是不行的。

忘了反美确实难题的精神力

反美确实难题包括侦探小感叹好事为什么不会引发，想象拟定完全相同不道德所随之而来的后果，并由此可以决定回避何种不道德来达到期望的结果。忘了反美确实难题比阻挠愈发困难，但也是对于AI非常最关键性的挑战。如果一个阻挠难题是“如果我们直到现在让一个病人有规律地完成体能体能训练，那么他低血压的机率不会如何变动？”，对应的反美确实难题就是“如果这个现在引发低血压的病人一年前就开始体能体能训练，那他还不会得低血压吗？”也许忘了这样的反美确实难题对于提升研读是很关键性的，它们可以通过反美思自己的协调，制定反美确实假感叹，再通过子系统化验证，就像我们的科学深入研究一样。

也就是感叹研读归纳原理

再一，我们来忘了如何在各个领域上归纳原理也就是感叹研读。2021年诺贝尔金融学奖颁给了那时候德·安格那时候斯特（Joshua D.Angrist）和瓦德·因本斯（Guido W.Imbens），作出贡献“他们对相似性性归纳的原理论”贡献。他们深入研究了也就是感叹推算在实证劳动金融学那时候的归纳原理。诺贝尔金融学奖评选委员认为“自然实验（随机试验性或者对应试验性）有助于忘了关键性难题”，但如何“可用探测原始数据忘了相似性性”更为兼具趣味性。金融学那时候的关键性难题是相似性性难题。如本地人如何严重影响许多人的劳动者市场前景？读深入研究生必均需严重影响收益降低吗？工资对技术整合工人的失业前景有何严重影响？这些难题很难忘了，因为我们依赖时是确的反美确实解读原理。

自从20世纪70年代以来，统计资料学家就发明了一套计算“反美确实”的软件系统，以揭示两个表达式中间的也就是感叹不稳定性。金融学家又在此新有利于工业发展了断点回归、双重负分、排斥总得分等原理，并且大量地归纳原理在各种工商业外交政策难题的也就是感叹性深入研究上。从6世纪的宗教文档到2021年的也就是感叹电脑研读，都有也就是感叹词法处理方式，我们可以可用电脑研读、统计资料学和计量金融学来模假也就是感叹不稳定性。工商业和其他社不会科学的归纳主要围绕也就是感叹不稳定性的估计值，即一个基本特征表达式对于结果表达式的阻挠不稳定性。实际上，在大多数只能，我们感兴趣的好事是都是的阻挠不稳定性。阻挠不稳定性是指阻挠或者治疗对结果表达式的也就是感叹严重影响。比如在金融学那时候，归纳最多的阻挠不稳定性之一是对企业完成补贴对企业收益的也就是感叹严重影响。为此，鲁宾（Rubin）提显现出了潜在结果软件系统(potential outcome framework)。

尽管金融学家和其他社不会科学家对也就是感叹不稳定性的直观估计值精神力强于预报精神力，但他们对电脑研读原理的预报压倒性也相当感兴趣。例如，直观的结果显示预报精神力或处理方式大量基本特征的精神力。但时是如我们所想起的，经典之作电脑研读自然科学原理并非旨在估计值也就是感叹不稳定性，可用电脑研读那时候现成的预报原理不会导致对也就是感叹不稳定性的估计值普遍存在偏负。那么，我们不能加以改进现有的电脑研读技术整合，以依靠电脑研读的压倒性来持续有效地估计值也就是感叹不稳定性，这就助长了也就是感叹电脑研读的肇始！

现阶段，根据要估计值的也就是感叹不稳定性类型，也就是感叹电脑研读可以大致分为两个深入研究顺时针。一个关键性的顺时针是加以改进电脑研读原理以用于但所且指明的少于阻挠不稳定性估计值。该深入研究领域的自然科学原理设法忘了都有难题：客户服务对新舆论社交活动的少于反美应会是什么？价格变动对销售额的少于严重影响是多少？此外，也就是感叹电脑研读深入研究的另一条工业发展路线是侧重于加以改进电脑研读原理以揭示阻挠不稳定性的依赖性，即识别兼具大于或小于少于阻挠不稳定性的个体亚群。这类自然科学原理旨在忘了都有难题：哪些客户服务对新舆论社交活动的反美应会最大？价格变动对销售额的严重影响如何随着顾客年龄的变动而变动？

除了这些活生生的值得注意，我们还可以或许也就是感叹电脑研读引起原始数据科学家兴趣的一个更为深刻的原因是自然科学原理的比如感叹精神力。兼顾阐述原始数据中间相似性性的电脑研读自然科学原理可比如感叹到原先生态环境那时候，但这即使如此是现阶段电脑研读的最大挑战之一。

布那时候更为深层次地归纳这些难题，认为如果电脑不不会也就是感叹侦探小感叹，我们将永远无法授予达到真时是进化低度的电脑学习，因为相似性性是我们进化处理方式和理解区域内复杂21世纪的最关键性前提。布那时候在《也就是感叹论》简体那时候文特别版的序那时候读到到“在下一个十年那时候，这个软件系统将与现有的电脑研读子系统相结合，从而似乎引发‘第二次也就是感叹民主运动’。我希望这本书也能使那时候国读者积极参与到这一场即将到来的民主运动之那时候。”

参考文献：[1] 布那时候. 也就是感叹论：自然科学原理、侦探小感叹和推算（卷首第2特别版）[M]. 刘礼，等直译. 北京：机械工业显现出特别版社，2022.[2] 刘礼，吴飞，李廉. 相似性性研读的本质趋向于和本质归纳[J]. 那时候国大学授课，2021（10）：35-42.[3] WANG A G, LIU L, YANG J Y, LI L, Causality Fields in Nonlinear Causal Effect Analysis [J]. Frontiers of Information Technology & Electronic Engineering, 2022，23（8）：1277-1286.

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