机器不会人会的是

cognition

机器如果也会的话，我们可以train法官，train总统等，肯定比人做得好

机器为什么算数，下棋厉害，因为这些任务有明确的可以写下来的规则，这是机器擅长的，做一个好法官好总统机器就未必了。

自动驾驶的话，clear task机器肯定做得好，比如stay at lane center，车距，以至
于常规条件下的换lane。但在很多不常规的决策，机器不一定比人做得好。更重要的，机器的环境识别能力还远不如人体的眼睛神经和大脑系统。随便举个例子，car
segmentation，世界上最先进的系统也有很多错误，但人就基本没有错误

现在的dnn水平，小打小闹而已，模型上个世纪70年代就有，只是过去十年老黄的显卡
让implementation变得可能而已。不懂的还以为这就是人工智能的神器。dnn现在还只
适合一些重复性的判断，比如图像识别，语言识别等，还谈不上多智能

【在rosmile（Yo-Yo）的大作中提到：】
：cognition
：机器如果也会的话，我们可以train法官，train总统等，肯定比人做得好
：机器为什么算数，下棋厉害，因为这些任务有明确的可以写下来的规则，这是机器擅长的，做一个好法官好总统机器就未必了。
：自动驾驶的话，clear task机器肯定做得好，比如stay at lane center，车距，以至
：于常规条件下的换lane。但在很多不常规的决策，机器不一定比人做得好。更重要的，机器的环境识别能力还远不如人体的眼睛神经和大脑系统。随便举个例子，car
：segmentation，世界上最先进的系统也有很多错误，但人就基本没有错误
：

机器没有潜意识，这个人类自己都还没弄明白，但是却支配了人的很多紧急行为的神奇功能

人自己没弄清楚的话，就不用指望自己发明的机器能明白

【在anguivish（anguivish）的大作中提到：】
：机器没有潜意识，这个人类自己都还没弄明白，但是却支配了人的很多紧急行为的神奇功能