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32 裁员三（第2页）

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。