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前段时间读完了《普林斯顿计算机公开课》，了解到一个原理对我影响较深，是讲机器学习的。 原文是这样说的：人工准备的训练数据很有可能把算法引入歧途。 例如，有一个陈旧的故事，一项研究在训练图片中很好地检测了坦克，但在实践中却严重失败。原因是，大多数训练照片都是在晴天拍摄的，所以算法已经学会了识别好天气，而不是坦克。 这只是一个吸引人的都市传说。但这给了一个有用的警示： 没有任何AI或机器学习系统可以比它的输入数据更好 ，而且这类系统很有可能只会确认其数据中固有的偏差。 这让我想到我们自己的确认偏误。 计算机就和人一样（当然，计算机就是人发明的），如果人工准备的训练数据可能把算法引入歧途。 那么，我们人类摄入的信息也可能把自己的思维引入歧途。 因此，筛选信息流非常重要。 最近研究
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