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脑控技术也是需要大模型来支持的。
这就免不了需要人工智能去分析。
现在的人工智能一开始就是开出来做这一类工作的。
因为人工智能是最擅长处理这一些数据的。
当你不知道某种事物到底是什么原理运行的时候。
如果你拥有大量的数据，然后人工智能可以给你分析出来。
其中的关连性，直接给出相对应的结果。
其实到目前为止，人工智能的运行原理对于人类来说是还是处于黑盒子的阶段。
因为现在人工智能本质上来说，就是依靠深度身影网络构造出来的。
一开始就是为了模仿人脑的思考过程。
深度神经网络的不可解释性。
让现代深度学习模型通过数十亿参数的非线性组合进行决策。
这种高维数学变换越了人类直观理解的范畴。
就像现在我们也无法理解我们人类大脑到底是怎么运作的一样。
人类擅长基于因果链的确定性推理。
而aI系统的概率性输出缺乏明确的因果解释。
医疗诊断aI可能给出正确结论，但无法像医生那样说明病理机制。
就像你给了aI一大段的数据一样。
你根本就不知道aI是怎么推理出来这一个过程的。
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