为什么都说神经网络是个黑箱？
让我来试着拆解一下，为什么我们会这么说，以及这其中到底藏着什么“看不清”的东西。
1. 庞大的参数量和连接：
想象一下，一个稍微复杂一点的神经网络，比如用来识别猫狗的，可能就有成千上万甚至数百万个“神经元”——你可以把它们看作是微小的计算单元。而这些神经元之间又是通过“连接”进行信息传递的，每一个连接都有一个“权重”，这个权重决定了信息传递的强度。
数量的压倒性： 数百万个神经元，数百万甚至数亿个权重，每一个权重都代表着一个微小的数值。这些数值是如何组合起来，最终产生一个判断（比如“这是猫”或者“这是狗”）的，对我们人类来说，实在是太庞大了，无法一一去追踪。
权重的“意义”模糊： 每一个单独的权重，它本身的数值可能并不具备直观的意义。它不是像“温度计显示30度”那样直接对应一个物理量。这些权重是经过大量数据训练、不断调整得来的“经验值”，它们是在海量数据模式中学习到的，但如何将这些数值映射到我们能理解的“特征”或“规则”上，就变得很困难。
2. 非线性激活函数：
神经网络之所以强大，很大程度上是因为它的“非线性”。在每个神经元中，除了简单的加权求和，还有一个“激活函数”。这个函数不是简单的线性关系，比如“输出是输入的两倍”。它可能是一个S形曲线，或者一个阶梯函数。
打破线性思维： 我们的日常思维和很多传统的算法都是基于线性的，容易理解。但激活函数引入了非线性，使得即使是很小的输入变化，也可能导致输出发生很大的变化，或者反过来，即使输入变化很大，输出却变化很小。这种“不确定性”让追踪因果关系变得复杂。
复杂组合的涌现： 多个非线性函数的叠加，会产生更加复杂和难以预测的行为。就像把很多简单的乐器通过复杂的编排组合起来，最终能奏出宏伟的交响乐，但你很难从单个乐器的音符推导出整首交响乐的旋律和情感。
3. 隐藏层的存在：
现代神经网络通常有多个“隐藏层”。信息在输入层被接收后，会逐层传递，每一层都会对信息进行某种程度的“抽象”和“特征提取”。
层层递进的抽象： 第一层可能学习到的是边缘、角点这样的低级特征；第二层可能组合这些边缘形成更复杂的形状，比如眼睛、鼻子；更深的层则可能将这些组合起来，识别出猫的脸、狗的身体等等。
抽象过程的不可见： 问题在于，我们很难确切地说“第三层学到了什么具体的特征”。这些抽象过程是数据驱动的，是算法自动发现的。我们知道它有用，知道它在信息处理中扮演了关键角色，但我们无法像人类科学家研究某种物理现象那样，清晰地描述出每一层“提取”到了什么具体、可解释的概念。
4. 训练过程的“黑箱”特性：
神经网络的学习过程，主要是通过“反向传播”和“梯度下降”等算法来调整权重。
优化过程的复杂性： 算法的目标是最小化一个“损失函数”，这个函数衡量了神经网络的预测与真实值之间的差距。为了找到使损失函数最小的权重组合，算法会不断计算“梯度”，也就是损失函数对每个权重的“敏感度”，然后朝着减小损失的方向调整权重。
全局最优的未知： 整个权重空间是一个极其巨大的、高维的“地形图”，而损失函数就是这个地形图上的高度。梯度下降就像是在这个地形图上寻找最低点。但是，我们很难保证找到的是全局最低点，很多时候可能只是找到一个局部的最低点。而且，这个寻找过程本身，因为参数太多，地形太复杂，我们就很难直观理解为什么算法会选择某一个特定的权重组合，而不是另一个。
“涌现”的智能： 神经网络的“智能”并非由人类显式地编程进去的，而是从大量数据和训练过程中“涌现”出来的。这种涌现出的能力，就像生命一样，我们可以观察它的行为，但要完全理解其底层机制，却异常困难。
5. 缺乏可解释性 (Explainability)：
正是因为上述原因，我们很难回答“为什么神经网络会做出这个判断？”这个问题。
无法给出“理由”： 当神经网络判断一张图片是猫时，我们很难让它像人一样说：“因为我看到了圆形的耳朵、尖尖的鼻子、以及猫科动物特有的眼睛形状”。它只能给出一个概率值，告诉你“是猫的概率是99%”。
调试和修正的困难： 当神经网络出错时，我们很难 pinpoint 错误是出在哪个具体的权重、哪个连接、或者哪个神经元的逻辑上。这使得调试和改进变得像是大海捞针。
总结一下，神经网络之所以被称为黑箱，是因为：
规模庞大： 数百万甚至数亿的参数，超出人类心智的处理能力。
非线性： 复杂的激活函数使得输入与输出关系难以捉摸。
抽象层级： 隐藏层中的特征提取过程高度抽象且难以解读。
优化过程： 训练过程的复杂优化使得最终参数的意义模糊。
缺乏逻辑推理： 神经网络学习的是模式匹配和统计关联，而非显式的逻辑推理。
这就像我们知道飞机能飞，知道它的内部有发动机、机翼、控制系统，但对空气动力学、发动机内部燃烧原理、以及所有部件如何精确配合才能升空，如果没有专门的知识，我们也只能将其视为一个“黑箱”。而神经网络，其内部的复杂性和抽象程度，远超我们已有的物理或机械系统，因此，“黑箱”这个词语就成了描述其神秘和难以理解的最佳比喻。
当然，也有很多研究者正在努力“打开”这个黑箱，比如通过可视化技术、注意力机制的解释，或者构建更具解释性的模型。但目前为止，对于大多数复杂的深度学习模型来说，“黑箱”的描述依然贴切。
网友意见
神经网络黑箱的意思是我们知其然，不知其所以然，相关理论比较缺乏。别看神经网络相关论文汗牛充栋，但是大部分类似于technical report，告诉你我这么做效果不错，具体原因不知道，只能“guess”，所以很容易被打脸。
这一篇文章讲得挺好的，他用光学类别深度学习，非常形象。
从结构来看，无论是深度学习还是镜头，都是一层一层叠起来的，如下图所示。
从设计流程来看，当要设计一个镜头的时候，往往以一个已知的镜头组合作为基础，这个已知的镜头组合一般都以发明这个镜头组合的人命名，类似于深度学习的里面的LeNet、AlexNet。然后你跑个仿真，看看这个基础镜头组合的表现和你需要达到的要求存在哪些差距，在合适的地方插入合适的组件来磨平差距。接着，你用一个数值优化器来调上述镜头组合的参数，以发挥上述镜头组合最大的功效。这个类似于深度学习里面的优化和调超参过程。
从系统组成部件来看，光学组件有的起到反射作用，有的起到衍射作用，有的起到折射作用，有的起到散射作用，有的起到相位校正作用等等。深度学习组件（conv、pool、relu等等）有的起到学习空间相关作用，有的起到防止过拟合作用，有的起到增加非线性作用等等。
从发展历史来看，伽利略时代虽然没有光学理论，类似于现在的深度学习，但是同样造出来了人类历史上第一架天文望远镜，推动了天文学的发展。现在深度学习也理论不足，但是极大地推动了人工智能的发展。
从结果看，在几百年里，经过科学家的不懈努力，光学终于形成了一整套比较完备的体系，使得现在的光学工程师在设计镜头的时候有迹可循，而不是像几百年前的伽利略一样靠经验设计。这一套完备的体系将光学分层了，如下图所示，这样的分层使得光学分工明确，每个人研究各自层的东西，一起推动光学发展。上面的层是下面层的抽象，越往上能解释越复杂的现象，见下图所示，而相比而言深度学习里面的很多现象还得不到较好的解释。
光学也经历过黑箱时代，深度学习现在就是黑箱时代，理论的前进一般会晚于实践，但是假以时日，理论肯定会完备起来，形成类似于当前光学那样的层层抽象的学术体系，只不过这个过程需要所有从业者一起的努力，和一定时间的积淀，也许几十年，也许上百年。
说神经网络是个黑箱，大致有两层意思。一个是说，我们不能刻画网络具体是在做什么（比如在每一层提取什么样的特征）。另一个是说，我们不知道它为什么在做这些，为什么会有效。回答前一个问题就是研究神经网络的“可解释性”。不过在俺看来后者更重要，更本质。
有些人似乎认为，这两个问题都不重要。一种思潮是说只要好用就行，管它为什么工作、怎么工作的。还有一种思潮是认为这两个问题都是根本回答不了的。俺以为，这两种观点都是短视的。
深度学习显然是做对了something, 在某个角度触碰到了真理，但如果不打开黑箱，我们无法知道它到底做对了什么，真理是什么。在牛顿之前，大家都见到了苹果落地。但在当时人们的视角中他们一定认为，苹果落地不是很自然的吗，需要解释、需要知道为什么吗？当时的人们也会认为解释这种现象简直无从下手。跟今天的深度学习有点像吧？但是当牛顿告诉我们为什么苹果会落地之后，世界从此就不一样了。
今天的机器学习在某种意义上好像物理学。深度学习目前就好比实验物理，有很多实验观察，但没有理论能够解释。也跟物理学的发展一样，实验总是走在前面。没有Michelson／Morley 的实验观察，也就没有爱因斯坦的狭义相对论。
如果感兴趣深度学习的科研，你可以选择成为下一个 Michelson／Morley， 也可以选择成为下一个爱因斯坦。当然，大多数人都是坐在树下吃那些天经地义要掉下来的苹果，呵呵。
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