回复7楼:文章采用了通俗的语言和比喻，试图解释人工智能（AI）和机器学习（ML）的基本原理，并且描述了AI的强大能力。然而，文章的描述有几处不准确或过于简化的地方：
模型通用性的误解：文章暗示只需要几个数学公式就可以解决所有问题。实际上，虽然深度学习模型背后的算法可以适用于多种不同的任务，但每个任务通常都需要针对性地设计网络结构、损失函数和优化算法。而且，不同类型的问题（如图像识别、语言翻译、游戏策略）通常需要不同的模型架构。
数据和预测的误解：文章提到的“输入参数”和“得到你想要的结果”这一过程忽视了机器学习中数据质量、数据标注和模型泛化能力的重要性。模型的预测仅仅基于训练数据中的模式，并且预测结果受限于训练数据的分布。如果输入的数据中包含偏见或噪音，模型的输出也可能会出现偏差。
逆向工程规则的过度简化：虽然机器学习确实试图从数据中发现规律，并通过这些规律做出预测，但这个过程远不如文章所描述的那么简单。大部分深度学习模型是“黑箱”，即我们无法直接理解内部的决策过程，因为它们涉及数百万甚至数十亿个参数的复杂交互。
人类意识的误解：文章提到AI开始产生了人类意识，这是不正确的。AI目前还远未达到具备意识的阶段，它只是根据数据运行算法，并没有自我意识。深度学习是在统计意义上进行模式识别，而不是产生或模拟意识。
预测的准确性过于乐观：文章提到可以“百分之90的可能性”得到想要的结果，这是过于乐观的。即使是最先进的AI系统，也不能在所有情况下提供90%的准确率。准确率高度依赖于问题的复杂性和数据的质量。
违背常识的模型预测：提到AI可能导出一些违背常识的模型（如“往心脏偏左0.0003毫米的地方开一个口子，可以治愈梅毒”）。实际上，AI的预测必须建立在科学原理和经验证据上，不能仅仅依靠数据驱动得出结论，特别是在医学和其他需要严格验证的领域。
总的来说，这篇文章试图通俗化地解释AI，但实际上过于简化并且很多都在误导。AI是一个复杂的领域，它的能力和限制都要比文章描述的要复杂得多。AI给这篇的文章总结：做键盘侠之前还得多读书。

人類或生物會有意識，AI能分析數據自我改善卻不能有意識。意識這個東西真的很玄妙。是什麼賦予意識呢。AI在很遠的未來是否會有意識呢。讓AI有意識會是件值得追求的事嗎？
不過說到底目前AI開發再怎麼描述的花里胡俏，還只是另一種新科技。來方便民眾生活或者提供生活來源。人類總是從方便中發現新的生活方式從而進化（很多人說退化⋯ 應該是兩件不同觀點）。用AI還是得學習。不學習才會退化。