分6分’的结果中，‘猫眼’得分分别是75和8分，而‘猫耳’得分是45和4分。而判断错误的那一次‘平均分6分’的结果中，‘猫眼’是5分‘猫耳’是7分。那么，我们就可以得出一个结论：决定猫是否长得像猫的所有特征变量中，‘猫眼’是比‘猫耳’更关键的变量，在计算综合分的时候应该提升其权重。
最后，按照这个逻辑让这套算法看一百张猫图，一千张，一万张……算法自然会总结出一套‘即使不全对，但正确概率越来越高的判断权重’。”
人类的孩儿，在3岁的时候学习认各种东西，其实大脑里就是这么算的。没什么非坚持不可的特征，看个几百只猫，自然而然就调整各个特征权重，知道什么是猫了。
没有任何一个变量，拥有“一票否决”的权力。充其量，只是其在卷积神经网络中的“积分量”比较高而已。正是因为如此，人类才可以在看到一只双眼彻底被挖掉的猫时，依然认出这是一只猫。
……
顾诚的整体论述，自然是非常冗长的，难以一一赘述。
其中很多关窍，透了之后也完全通俗易懂，根本没什么逼格。
但是顾诚至少为“如果做不到全对，就没有商业价值”的卷积神经网络，提供了一种“就算现在做得还不太好，也能在一两年内就取得阶段性商业变现可能性”的路径。
史蒂芬库克教授与之交谈良久，最后默然不知如何应对。
“神圣的神经网络算法研究，居然用这种毫不严谨毫不科学的推论、假设、模拟来解释。这些想法和推论根本没法形成论文和成果体系。”库克教授本能地抨击了几句，但是冷静下来之后，一咬牙，不得不承认，“但是，很有启。”
对于库克教授的指责，顾诚不以为意：“就像中医，不科学，但是有时候它确实可以治好病。只是要碰运气，而且解释不通其治好病的必然道理而已——但我只要疗效，不在乎科不科学。您有兴趣证明，完善学术体系，我很尊重您的想法。但我不太会为这些证明掏钱。我这次来，只想投资一些哪怕不
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