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科学家，更不用说外行人，都无法轻易理解模型机制或输出。一些人工智能模型缺乏可追溯性，这意味着无法从头到尾“跟踪点”。例如，深度学习模型通过巧妙地调整多达数亿个数值权重来做出决策，这些权重使用违背人类推理的中间抽象将节点连接起来。这些模型自主地从示例数据中学习，并在一系列网络层上传播它们的学习。即使是可追溯的人工智能模型，人类也可能无法跟上、理解或解释。例如，文本分类模型可以具有巨大的维度并生成包含数千个单词的分类树。13
解释：人工智能的全新企业数据货币化能力
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