关于机器学习
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    1.无理论模型指导的AI实践在处理认知任务时，存在天然局限。
    2.上述7个案例，对比了有无理论模型的情况下，我们能解决的与受限制的事情。这些限制与数据量大小无关，不是靠提高数据量能解决的。（暗示需要理论模型进一步发展）
    3.数据科学仅当其能促进对数据的合理解读时才能被称为所谓科学，（暗示不能解读却很有效的东西只不过是炼金术信仰）。数据永远是为现实服务的，数据科学总要平衡模型在数据集上的表现与对现实世界的解读这两者之间的关系。（暗示后者更重要）
    4.背后缺少对现实世界合理建模的数据科学，姑且能称之为“统计”吧，但不可能是一门科学。
    5.以当前这些毫无理论模型指导的机器学习之莽，根本不可能创造出同等于人类水平的AI。