机器学习系统本质上是统计工作，所以很清楚，为什么它们很容易受到所馈送数据中的不准确、漏洞和其他缺点的影响。难怪如果神经网络在主要显示白人的图像上经过训练，它就不能识别黑人的脸。当一辆自动驾驶汽车无法识别一个有贴纸的停车标志，但(对人类来说)它仍然是一个明显的停车标志时，就并不奇怪。
接龙红包区：
（1）接龙区总共有6个倍区：1倍、2倍、3倍、4倍、（这个倍数由平台自定义）。
（2）每个倍区，区内的发包*要由平台设定
注释：1倍区（10-20元）2倍区（30-40）以此类推。
（3）用户在2倍区发包的时候输入10元，7个包，尾数5为雷
（4）这7个用户抢了包以后，尾数为5的人，则要赔付发包者xx倍的红包。
（一）踩雷区：
10-100元1.6倍区7个包奖励：小顺（1.88）小豹子（2.66）大顺（5.55）大豹（8.88）5.20（9.99）13.14（13.14）
20-200元1.6倍区7个包奖励：小顺（2.88）小豹子（3.66）大顺（6.66）大豹（9.99）5.20（9.99）13.14（13.14）
30-300元1.6倍区7个包元区奖励：小顺（3.88）小豹子（4.66）大顺（7.77）大豹（11.11）5.20（9.99）13.14（13.14）
30-200元1.8倍区6个包元区奖励：小顺（3.88）小豹子（4.66）大顺（7.77）大豹（11.11）5.20（9.99）13.14（13.14）
10-100元2.2倍区5个包元区奖励：小顺（3.88）小豹子（4.66）大顺（7.77）大豹（11.11）5.20（9.99）13.14（13.14）
50-500元2.2倍区5个包元区奖励：小顺（3.88）小豹子（4.66）大顺（7.77）大豹（11.11）5.20（9.99）13.14（13.14）
提示：以上数据皆可在后台进行设置。
人工智能目前最热门的话题之一是，如何让机器不仅检测数据中的统计相关性，而且在某种程度上理解它们正在处理的内容的意义。和米切尔一样，纽约大学的研究人员加里·马库斯（Gary Marcus）和欧内斯特·戴维斯（Ernest Davis）表示，如果没有这些改进，人工智能就不会“安全、智能或可靠”。在他们的新书《重启AI：构建我们可以信任的人工智能》(Rebooting A.I.：Building Artificial Intelligence We Can Trust)中，马库斯和戴维斯说，人们由于“可信度差距”而误以为计算机比它们更先进。
