把数据丢进去，它经过几层神经元的计算，给你一个结果。”
“但是中间到底发生了什么？那些权重参数代表什么物理意义？没人知道。”
郭长征用手指敲了敲桌面：“这在讲究严谨的学术界是致命的。大家叫它‘黑盒’。”
“发论文的时候，评审专家会问你，为什么你的网络结构是这样设计的？为什么要有三层而不是四层？”
“你回答不上来，你就发不了顶会。”
夏冬静静地听着，他知道郭长征说的是事实。
在深度学习全面爆发之前，神经网络确实经历了漫长且压抑的低谷期。
郭长征继续说道：“但我一直觉得，我们不需要去解释它。”
这句话引起了夏冬的极大兴趣，这和后来那些科技巨头们的做法不谋而合。
郭长征语气变得有些兴奋：“你想想人类是怎么学习的？”
“一个小孩子认识猫，是因为他父母给他列出了猫的数学方程吗？”
夏冬配合地摇头：“不是，是因为父母指着很多只猫告诉他，这是猫。”
“对！”郭长征拍了一下大腿。
“小孩子看了几百只、几千只猫之后，他的大脑里自动就形成了猫的认知。”
“他不需要知道猫耳朵的几何角度，他只要看一眼就能认出来。”
郭长征做了一个总结：“学习的过程，本来就是一种经验的积累，而不是逻辑的推演。”
夏冬在心里给郭长征默默点了个赞。
在2009年，能有这种认知的人，绝对是具有战略眼光的技术先驱。
郭长征接着抛出了他的核心理念：“所以我信奉一个词：大力出奇迹。”
他看着夏冬，一字一句地说：“不要去搞那些花里胡哨的人工规则。”
“只要我们有足够大的数据量，把成百上千万张图片喂给神经网络。”
“让网络自己去调整权重，自己
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