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　　編譯/新智元

　　[新智元導(dǎo)讀]Zdnet 網(wǎng)站推出機(jī)器學(xué)習(xí)平臺(tái)橫向比較系列文章，以下內(nèi)容分析谷歌、百度和 IBM 三家大公司AI實(shí)力，以及是否適合作為你的機(jī)器學(xué)習(xí)平臺(tái)。谷歌的機(jī)器學(xué)習(xí)平臺(tái)的優(yōu)勢(shì)在于構(gòu)建更廣泛的研究社區(qū)，圍繞機(jī)器學(xué)習(xí)和民主化機(jī)器學(xué)習(xí)工具和服務(wù)的業(yè)務(wù)。作為在中國(guó)對(duì)標(biāo)谷歌的百度，其AI平臺(tái)是百度大腦，并開源機(jī)器學(xué)習(xí)平臺(tái)PaddlePaddle，在語(yǔ)音識(shí)別和深度學(xué)習(xí)知識(shí)經(jīng)驗(yàn)方面占有優(yōu)勢(shì)。IBM的機(jī)器學(xué)習(xí)平臺(tái)則以Watson解決方案為核心，實(shí)力來(lái)自三個(gè)關(guān)鍵因素IBM研究、收購(gòu)實(shí)力及其咨詢顧問(wèn)能力。

　　選擇谷歌作為你的機(jī)器學(xué)習(xí)平臺(tái)

　?。ㄎ?Natalie Gagliordi）谷歌的機(jī)器學(xué)習(xí)產(chǎn)品包括一系列的云服務(wù)和工具。2015年，谷歌通過(guò)開源其機(jī)器學(xué)習(xí)庫(kù)TensorFlow，進(jìn)一步擴(kuò)大了其產(chǎn)品的市場(chǎng)占有率。TensorFlow現(xiàn)在已經(jīng)是 GitHub上最受歡迎的機(jī)器學(xué)習(xí)項(xiàng)目，貢獻(xiàn)者大部分來(lái)自谷歌公司之外。

　　TensorFlow之后，谷歌云平臺(tái)發(fā)布了一套基于谷歌預(yù)訓(xùn)練機(jī)器學(xué)習(xí)模型的專門的機(jī)器學(xué)習(xí) API，谷歌云機(jī)器學(xué)習(xí)產(chǎn)品經(jīng)理Rob Craft稱這套API旨在為開發(fā)人員提供高質(zhì)量的認(rèn)知服務(wù)接口。這套 API 集包含機(jī)器翻譯、云視覺、自然語(yǔ)言、語(yǔ)音以及工作API。

　　谷歌云機(jī)器學(xué)習(xí)服務(wù)允許用戶創(chuàng)建神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和算法模型，且可以運(yùn)行大規(guī)模的預(yù)測(cè)，而不必?fù)?dān)心基礎(chǔ)架構(gòu)的限制。該服務(wù)使用了多個(gè)谷歌云的數(shù)據(jù)分析工具，例如BigQuery、DataFlow 和 Datalab。

　　谷歌也利用機(jī)器學(xué)習(xí)來(lái)為自己的基礎(chǔ)架構(gòu)提供支持。Craft說(shuō)：“例如，我們使用機(jī)器學(xué)習(xí)使我們的數(shù)據(jù)中心冷卻所需的用電量減少了40%，這位我們的用戶帶來(lái)了成本效益，以及為地球帶來(lái)環(huán)保效益?！?/p>

　　使用谷歌機(jī)器學(xué)習(xí)平臺(tái)獲益的企業(yè)之一是Evernote。這家筆記服務(wù)公司9月份宣布將它的基礎(chǔ)架構(gòu)轉(zhuǎn)移到谷歌云平臺(tái)，根據(jù)其CTO Anirban Kundu的說(shuō)法，效果遠(yuǎn)超預(yù)期。Kundu說(shuō)，Evernote現(xiàn)在使用了谷歌的語(yǔ)音-文本轉(zhuǎn)換服務(wù)、翻譯API、自然語(yǔ)言API和機(jī)器學(xué)習(xí)托管服務(wù)。

　　挑戰(zhàn)與倫理

　　雖然大多數(shù)機(jī)器學(xué)習(xí)企業(yè)都會(huì)遇到AI和機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)開發(fā)中的技術(shù)障礙，但谷歌面對(duì)的挑戰(zhàn)更微妙。以谷歌的搜索團(tuán)隊(duì)為例，該團(tuán)隊(duì)發(fā)現(xiàn)機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)只需幾個(gè)月的工作就能顯著提高搜索效果。Craft說(shuō)：“難點(diǎn)在于說(shuō)服這個(gè)團(tuán)隊(duì)去和機(jī)器學(xué)習(xí)的專家商討，這是有關(guān)文化的問(wèn)題。技術(shù)本身只是一個(gè)方面，但搜索是谷歌的一項(xiàng)重要服務(wù)，要考慮文化的因素?！?/p>

　　在倫理道德方面，谷歌是 AI 安全研究和道德討論的積極推動(dòng)者。谷歌與亞馬遜、Facebook、IBM以及微軟建立了合作伙伴關(guān)系，以向公眾普及AI知識(shí)。谷歌還與OpenAI、斯坦福大學(xué)以及伯克利大學(xué)合作，進(jìn)行AI安全方面的研究。

　　優(yōu)勢(shì)與遠(yuǎn)見

　　根據(jù)Craft的說(shuō)法，谷歌的機(jī)器學(xué)習(xí)平臺(tái)的優(yōu)勢(shì)有兩部分：圍繞機(jī)器學(xué)習(xí)構(gòu)建更大的研究社區(qū)，以及使機(jī)器學(xué)習(xí)工具和服務(wù)民主化?！肮雀鑼?duì)機(jī)器學(xué)習(xí)方面的研究團(tuán)隊(duì)進(jìn)行了大量投資，”Craft 說(shuō)，“培育更廣泛的機(jī)器學(xué)習(xí)社區(qū)有利于加速技術(shù)的普及和突破，提高其改變世界的潛力?！?/p>

　　這種開源策略與谷歌決定使用其公共云基礎(chǔ)架構(gòu)進(jìn)行機(jī)器學(xué)習(xí)密切相關(guān)，使用公共云有助于降低成本和對(duì)架構(gòu)專業(yè)知識(shí)的需求，同時(shí)提高可及性。Craft說(shuō)：“使用公共云使我們能為用戶提供最新的服務(wù)和技術(shù)的最新進(jìn)展，例如無(wú)障礙改進(jìn)現(xiàn)有產(chǎn)品，以更快的速度提供新服務(wù)，并且無(wú)需用戶付出額外成本去支持必要的基礎(chǔ)架構(gòu)?！?/p>

　　谷歌機(jī)器學(xué)習(xí)的另一強(qiáng)項(xiàng)是大量的數(shù)據(jù)和強(qiáng)大的計(jì)算能力。Gartner機(jī)器學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)科學(xué)研究副總裁Alexander Linden 說(shuō)：“數(shù)據(jù)和計(jì)算架構(gòu)是機(jī)器學(xué)習(xí)和AI的關(guān)鍵，谷歌的強(qiáng)項(xiàng)也正在于此。”

　　展望未來(lái)，谷歌對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能的遠(yuǎn)見在于，隨著技術(shù)的普及，社會(huì)和經(jīng)濟(jì)都將發(fā)生積極的變化。“機(jī)器學(xué)習(xí)推動(dòng)云計(jì)算的下一波浪潮，”Craft說(shuō)，“我們相信未來(lái)機(jī)器學(xué)習(xí)將為許多不同的行業(yè)帶來(lái)好處。我們的下一步是為特定行業(yè)的使用案例創(chuàng)建更深入的、定制化的深度學(xué)習(xí)模型，我們期望繼續(xù)為每個(gè)人提供產(chǎn)品和服務(wù)。”

　　選擇百度作為你的機(jī)器學(xué)習(xí)平臺(tái)

　?。ㄎ?Teena Maddox）百度經(jīng)常被稱為“中國(guó)的Google”，但在美國(guó)，技術(shù)界之外鮮有人知。百度是一家搜索巨頭公司，2015年收入達(dá)到102億美元。百度在2015年的研發(fā)投資達(dá)到16億美元，比2014年增長(zhǎng)46%，其中增加投資的重頭是人工智能。

　　百度副總裁兼首席科學(xué)家吳恩達(dá)（Andrew Ng）說(shuō)：“AI 是百度的DNA。AI的最新進(jìn)展加速了我們的研究進(jìn)展，擴(kuò)大了AI的影響力?！眳嵌鬟_(dá)是百度研究院硅谷實(shí)驗(yàn)室的負(fù)責(zé)人，負(fù)責(zé)該公司的研發(fā)工作。百度研究院下有三個(gè)研究實(shí)驗(yàn)室，專注于 AI、大數(shù)據(jù)和深度學(xué)習(xí)。百度AI團(tuán)隊(duì)有1300多名研究員，其AI平臺(tái)是百度大腦（Baidu Brain），并開源了機(jī)器學(xué)習(xí)平臺(tái)PaddlePaddle。百度的開源基準(zhǔn)測(cè)試工具DeepBench可用于評(píng)估跨平臺(tái)的深度學(xué)習(xí)性能。

　　百度的優(yōu)勢(shì)

　　吳恩達(dá)說(shuō)，百度的優(yōu)勢(shì)之一是其在深度學(xué)習(xí)和語(yǔ)音識(shí)別方面的經(jīng)驗(yàn)，以及百度搜索引擎帶來(lái)的巨大的數(shù)據(jù)量。吳恩達(dá)解釋說(shuō)：“百度是世界上少數(shù)幾家能夠得到大量數(shù)據(jù)的公司，現(xiàn)在 AI 的領(lǐng)先優(yōu)勢(shì)轉(zhuǎn)向了高性能的計(jì)算。”稱百度是世界上最先建立深度學(xué)習(xí)處理器的公司之一。

　　分析公司Forrester認(rèn)為百度是AI市場(chǎng)不容忽視的強(qiáng)大參與者，特別是其公共云平臺(tái)具有強(qiáng)大的競(jìng)爭(zhēng)力。Forrester分析師Charlie Dai說(shuō)：“作為中國(guó) PaaS（Platform As A Service） 的最先參與者，百度云擴(kuò)展了許多應(yīng)用服務(wù)以支持更多語(yǔ)言，提供多種基礎(chǔ)架構(gòu)服務(wù)。百度云也具有基本的存儲(chǔ)服務(wù)，提供BI分析服務(wù)和具有設(shè)備認(rèn)證等功能的loT服務(wù)。百度云在機(jī)器學(xué)習(xí)方面的產(chǎn)品路線圖相當(dāng)強(qiáng)大，也有為優(yōu)化其大數(shù)據(jù)服務(wù)組合的數(shù)據(jù)分析服務(wù)和其他loT服務(wù)。”

　　百度的潛在劣勢(shì)

　　雖然百度在中國(guó)是領(lǐng)先的科技公司，但在美國(guó)，除了技術(shù)界人士，很少人知道百度。分析公司 Moor Insights & Strategy 的首席分析師Patrick Moorhead認(rèn)為，百度在中國(guó)之外的低存在感是其最大劣勢(shì)之一。

　　Forrester的Dai補(bǔ)充道：“百度在機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域擁有相當(dāng)深厚的知識(shí)、經(jīng)驗(yàn)和人才儲(chǔ)備，但該公司需要更好的市場(chǎng)戰(zhàn)略來(lái)加速其生態(tài)系統(tǒng)的擴(kuò)張，特別是在企業(yè)空間里的擴(kuò)張?！弊罱嘘P(guān)百度的負(fù)面新聞使該公司形象受損，也是潛在的劣勢(shì)。

　　自動(dòng)駕駛汽車

　　2015年12月，百度成立了自動(dòng)駕駛汽車研發(fā)部，使用自己的深度學(xué)習(xí)算法Baidu AutoBrain。該公司在今年1月開始內(nèi)部測(cè)試自動(dòng)駕駛汽車，10月份進(jìn)行了一次公開測(cè)試，用一支18輛全電動(dòng)無(wú)人車組成的車隊(duì)運(yùn)載200多名乘客行駛了3.16公里。該公司計(jì)劃在2018年公開推出自動(dòng)駕駛汽車，到2021年實(shí)現(xiàn)批量生產(chǎn)。

　　此外，百度還與英偉達(dá)合作，為其他汽車制造商創(chuàng)建基于AI的自動(dòng)化汽車平臺(tái)。英偉達(dá)汽車業(yè)務(wù)高級(jí)總監(jiān)Danny Shapiro說(shuō)：“英偉達(dá)和百度在AI領(lǐng)域已有悠久的合作歷史，百度吳恩達(dá)等研究人員已使用GPU取得了一些關(guān)鍵的突破，使得現(xiàn)在AI成為熱潮。在利用AI使社會(huì)更美好方面，百度和英偉達(dá)的目標(biāo)一致，我認(rèn)為我們的合作能實(shí)現(xiàn)更多的未來(lái)圖景?！?/p>

　　安全和倫理

　　吳恩達(dá)說(shuō)，AI和機(jī)器學(xué)習(xí)的安全和倫理問(wèn)題是百度重視的問(wèn)題，因?yàn)槲磥?lái)將沒有哪個(gè)行業(yè)完全與AI無(wú)關(guān)。“我認(rèn)為AI是新的超級(jí)力量，”吳恩達(dá)說(shuō)：“AI是新的電力。兩百年前還沒有電這樣的東西，沒有電話，沒有電燈，也沒有冰箱。大約100年前電開始出現(xiàn)，就像我們今天看到的一樣，電不止改變一個(gè)行業(yè)，而是顛覆了幾乎所有行業(yè)。我們認(rèn)為AI也將如此重塑一個(gè)又一個(gè)行業(yè)。在這個(gè)意義上，AI就是超級(jí)力量。我們的團(tuán)隊(duì)對(duì)我們利用AI所做的事情，以及所不做的事情都是深思熟慮過(guò)的，我認(rèn)為一些對(duì)人工智能的恐懼、對(duì)毀滅性機(jī)器人的想象都是過(guò)于夸張的?！?/p>

　　吳恩達(dá)說(shuō)他相信AI能夠解決世界上現(xiàn)存的一些問(wèn)題。例如，自動(dòng)駕駛汽車將能夠拯救數(shù)百萬(wàn)人的生命，AI支持的更準(zhǔn)確的醫(yī)療數(shù)據(jù)分析同樣能夠拯救數(shù)百萬(wàn)人的生命，而語(yǔ)音識(shí)別的應(yīng)用將使人們的生活更輕松。

　　吳恩達(dá)對(duì)AI的未來(lái)相當(dāng)樂(lè)觀。他說(shuō)：“我們很多人仍然不得不做一些毫無(wú)挑戰(zhàn)性的重復(fù)工作，我認(rèn)為AI將從心理上減輕人們的痛苦，就像工業(yè)革命把我們從繁重的體力勞動(dòng)中解放了出來(lái)?！?/p>

　　選擇 IBM 作為你的機(jī)器學(xué)習(xí)平臺(tái)

　?。ㄎ?Conner Forrest）以下講述的是IBM 如何在人工智能上開始的，他們?nèi)绾伟堰@一技術(shù)帶到了你的業(yè)務(wù)或者組織臺(tái)面上。

　　雖然幾乎所有的科技巨頭都在人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)上下了很大的力氣，但是幾乎沒有哪家公司能夠獲得像IBM一樣的關(guān)注度。2011年贏得Jeopardy 比賽后，IBM Watson就已經(jīng)成為了認(rèn)知計(jì)算和 AI 的代名詞。

　　在輸給Watson后，Jeopardy 前冠軍 Ken Jennnings 曾寫過(guò)一句著名的話：”我，作為個(gè)人，歡迎我們的新計(jì)算機(jī)統(tǒng)治者“。忽然之間，Watson變成了一個(gè)王者的名字，關(guān)于AI 能做什么，激起了大量的討論。

　　雖然Watson 是 IBM AI 道路上的一個(gè)重要組成部分，但它其實(shí)只是整盤棋的一顆棋子。下面是關(guān)于IBM AI 更廣泛圖景的一次深入介紹，如果 IBM 可以成為正確的AI方案提供商，那么他們也許可以重新定義商業(yè)。

　　歷史

　　IBM 研究院作為整個(gè)公司的研究部門，最早要追溯到1945年，當(dāng)時(shí)，IBM 在哥倫比亞大學(xué)建立了Watson 科學(xué)計(jì)算實(shí)驗(yàn)室。根據(jù)其官網(wǎng)的介紹，IBM 從20世紀(jì)50年代年開始研究AI。當(dāng)時(shí)，IBM 一位名叫Arthur Samuel 的雇員寫了一個(gè)自學(xué)習(xí)的程序，用來(lái)下西洋棋。這可能是AI 和機(jī)器學(xué)習(xí)的先鋒之作。

　　20世紀(jì)70年代，IBM 開發(fā)了公司的第一個(gè)機(jī)器人，并在80年代憑借 IBM RS1 進(jìn)一步深入這一領(lǐng)域。20世界90年代，IBM 研究員 Gerry Tesauro 使用強(qiáng)化學(xué)習(xí)（RL）開發(fā)了一個(gè)可以自學(xué)習(xí)的西洋雙陸棋戲程序。隨后，1997年，IBM 的深藍(lán)擊敗了國(guó)際象棋世界冠軍Garry Kasparov，一戰(zhàn)成名。

　　IBM 真正的人工智能產(chǎn)品研發(fā)更多是最近才開始的。Forrester Research 的 Mike Gualtieri 說(shuō)，IBM 的人工智能解決方案之路開啟于2009年，當(dāng)年，IBM 收購(gòu)了兩家公司 ILOG 和 SPSS。Gualtieri 說(shuō)， ILOG 是一個(gè)業(yè)務(wù)規(guī)則引擎，也就是曾經(jīng)的專家系統(tǒng)，而SPSS提供的是高級(jí)的數(shù)據(jù)分析。這兩比收購(gòu)都為 IBM的商業(yè)AI 解決方案開發(fā)提供了幫助。今天，IBM的AI創(chuàng)新主要都圍繞Watson 平臺(tái)在進(jìn)行。數(shù)據(jù)分析、機(jī)器學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)搜索和發(fā)現(xiàn)以及對(duì)話工具比如聊天機(jī)器人都有相應(yīng)的Watson解決方案。

　　愿景

　　IBM把AI看成是“增強(qiáng)智能”，IBM研究院認(rèn)知計(jì)算副總裁兼首席科學(xué)官Guru Banavar說(shuō)。為了進(jìn)一步理解這個(gè)概念，451 Research 分析師尼克·帕特森（Nick Patience）將增強(qiáng)的智力解釋為“人工智能 ——特別是機(jī)器學(xué)習(xí)——是人類的力量乘數(shù)”。

　　Banavar表示，目前，有數(shù)以千計(jì)的工程師在Watson平臺(tái)上工作。在較高水平的層次上，團(tuán)隊(duì)分成兩個(gè)非常獨(dú)特的陣營(yíng)。其中一個(gè)著眼于“非常具體，商業(yè)開發(fā)和部署”，周期通常是周，月或季度。

　　“然后，另一方面，我們有許多人正在研究先進(jìn)的新技術(shù)，甚至一些數(shù)學(xué)家也正在為這些發(fā)明開發(fā)潛在的技術(shù)，” Banavar 說(shuō)。 在Watson贏得Jeopardy之后，Banavar說(shuō)，IBM的團(tuán)隊(duì)專注于為特定客戶或行業(yè)利基構(gòu)建定制系統(tǒng)。然而，他們最近不得不做出一個(gè)目的明確的戰(zhàn)略決定，從這個(gè)模型轉(zhuǎn)向聚焦API。

　　Banavar說(shuō)，IBM意識(shí)到，既有的戰(zhàn)略不可能讓他們構(gòu)建想要的所有應(yīng)用程序。因此，他們將一些功能轉(zhuǎn)變?yōu)橐粋€(gè)帶有開放API的平臺(tái)，“其目的是吸引和培養(yǎng)一個(gè)更大的開發(fā)者生態(tài)系統(tǒng)，進(jìn)而構(gòu)建許多IBM不能自己構(gòu)建的應(yīng)用程序，”Banavar說(shuō)。 這些API正被用于零售，金融，法律，甚至虛擬足球游戲等領(lǐng)域。但醫(yī)療保健是沃森解決方案的主要焦點(diǎn)之一。 “我可以看到一個(gè)愿景：每個(gè)醫(yī)院，每個(gè)臨床組，都有這個(gè)Watson服務(wù)。它變得與X射線一樣重要，和核磁共振成像一樣是必不可少的，”Gualtieri說(shuō)。 “所以，我認(rèn)為這是他們的愿景，他們投入了很多。

　　優(yōu)勢(shì)

　　要了解IBM是否適合您的組織，你必須權(quán)衡公司的需求與IBM的優(yōu)勢(shì)。在技術(shù)方面，Banavar說(shuō)，這些優(yōu)勢(shì)從Watson的語(yǔ)言能力開始。 “Watson有圖像處理能力，語(yǔ)音處理能力，定期數(shù)值數(shù)據(jù)分析能力等等 ，我們有全面的覆蓋，”Banavar說(shuō)。 “但是，如果你問(wèn)我什么是真正獨(dú)特的，也許是最先進(jìn)的。是語(yǔ)言處理。 談到業(yè)務(wù)時(shí)，IBM的AI實(shí)力來(lái)自三個(gè)關(guān)鍵要素：IBM研究，收購(gòu)實(shí)力和顧問(wèn)。

　　IBM 研究院可能不會(huì)總是產(chǎn)生突破，但它確實(shí)給公司帶來(lái)了獨(dú)特的優(yōu)勢(shì)，Gualtieri說(shuō)。 “這樣做的優(yōu)勢(shì)是，世界上最大的公司 ，也就是IBM的目標(biāo)客戶，都想要這個(gè)優(yōu)勢(shì)，”他補(bǔ)充說(shuō)。

　　收購(gòu)合適的公司以擴(kuò)大IBM的產(chǎn)品組合的能力是關(guān)鍵， Banavar指出，該公司還利用開源庫(kù)和工具包來(lái)利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，字嵌入等新技術(shù)。 除了研究實(shí)力和收購(gòu)預(yù)算之外，IBM還有一個(gè)龐大的顧問(wèn)網(wǎng)絡(luò)。據(jù)Patience說(shuō)，這是關(guān)鍵，“因?yàn)楹芏嘣缙诘臋C(jī)器學(xué)習(xí)機(jī)會(huì)都涉及采用把技術(shù)，例如機(jī)器學(xué)習(xí)算法，轉(zhuǎn)變?yōu)樵鰪?qiáng)的業(yè)務(wù)流程和應(yīng)用程序。在這些方面， IBM的理解很好。

　　挑戰(zhàn)

　　IBM面臨的最大挑戰(zhàn)之一是處理好人們對(duì)認(rèn)知計(jì)算和AI等術(shù)語(yǔ)的期望。由于Watson面向公眾的性質(zhì)，特別是在它在Jeopardy獲勝之后，這種情況更加復(fù)雜。 “每個(gè)人都認(rèn)為我們正處在星際迷航的邊緣，就像下周就會(huì)實(shí)現(xiàn)一樣，”Gualtieri說(shuō)。所以，IBM必須對(duì)AI的未來(lái)有一個(gè)宏偉和變革性的愿景，同時(shí)他們還必須保持消費(fèi)者的期望，以便客戶不后悔前進(jìn)，Gualtieri指出。

　　關(guān)于安全和倫理問(wèn)題，許多人都會(huì)同意Gualtieri的觀點(diǎn)，那就是：技術(shù)“甚至還沒有法子到安全和倫理問(wèn)題值得人擔(dān)心的地步“。然而，Banavar說(shuō)，道德挑戰(zhàn)仍然是IBM團(tuán)隊(duì)必須考慮的問(wèn)題。

　　巴納瓦爾說(shuō)，必須解決的第一個(gè)關(guān)鍵問(wèn)題是可解釋性。例如，如果醫(yī)生或財(cái)務(wù)顧問(wèn)使用Watson做出決定，他們必須能夠理解為什么Watson選擇了一個(gè)特定的解決方案或一組選項(xiàng)。 另一個(gè)倫理考慮是偏見。使用機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)，模型是用訓(xùn)練數(shù)據(jù)構(gòu)建的，但是數(shù)據(jù)必須忠實(shí)地代表你想要建模的東西，它可能有偏見，Banavar說(shuō)。因此，選擇適當(dāng)?shù)挠?xùn)練數(shù)據(jù)集是最重要的倫理決定。