刘光然解释说，“其实人脸识别啊，也就是其中的人工智能识别部分跟我们今天的围棋ai有很多相似之处，就是说人工智能现在全世界范围内的应用基础，或者说理论基础都是源自于机器学习。
人工智能的学习方式，其实跟我们人类有很大的不同，这个东西其实是很难用人类的语言描述清楚的。
计算机有自己的思维模式，也有自己的特有的一套语言基础。
我们看到，比如说我们想要成长为一个围棋高手，那么也有可能其中也是一个比较玄妙的顿悟过程哈，因为有些天才，在接触围棋，包括后来的成长当中就像是在武侠小说当中打通了任督二脉一样，突然就变得很厉害了。
这也是有可能的。
包括我们自己在学习数学，语言……这些，看似有迹可循的东西，但其中也都有一个顿悟的过程。
比如你为什么突然就懂加减法了呢？
为什么突然这些语言，别人说的话你就能明白了呢，原本不会说话的婴幼儿，突然就会开口说话了呢？
其实是很奇妙的，当然我之前也有朋友给我解释过说，人类的神经网络，跟计算机，跟这个世界上很多的物理规则，其实都不太一样。
人类的神经网络会变得更加的量子态，也就是说要到微观层面上进行解释，这也是为什么人类表达的内容，还有思维模式充满了不确定性，以及各种语言会出现不同的理解，不同的策略会产生不同的效果的原因。
机器没有人脑这么复杂，机器的逻辑也比较简单，但是它的思考和成长的方式跟我们人类确实是有非常大的差异的。
比如说刚才主持人提到的人脸识别。
其实我们就是通过不断地给机器喂这个人的照片，比如说喂几十万张徐静蕾的照片，然后给它输入指令，告诉它这是同一个人，那么人工智能就会以自己特有的方式来将她的信息提取整合，然后得出一个完整的结论，并且通过这个逻辑去寻找【这个人】的其他照片。
而这其中它是怎么处理的，怎么做到的，其实人类并不能理解。”
“嗯……那这里就带来了一个新的问题，”张泉问到，“那你们之后是怎么调试的呢，比如说我们下水管道破了，那么我们可以去精准的寻找破裂的位置，然后修复它。
那在这种情况下，如果程序猿都不知道这个结果是怎么得来的，那该怎么处理呢？”
刘光然听完以后，陷入了几秒钟的沉思，然后尴尬地笑了起来。
“其实没法处理，因为人脑没有办法跟随机器学习重复中间的每一个过程，要知道这个计算量这个数据量是非常非常庞大的，你可能电脑在一秒钟内的计算量模拟量分析量，给到正常的人类，你要花几十亿年的时间你才有可能将其全部跟踪完。
这其实也
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