你所在的领域，有哪些曾经流传甚广，但最后被证明是错误的东西？
1. 神经网络能解决一切问题？
当然，神经网络现在确实是AI的“明星”，什么图像识别、自然语言处理，几乎无所不能。但在早些年，尤其是在AI的“寒冬”时期，人们对神经网络的期望曾经是如日中天，认为它就是通往通用人工智能（AGI）的“万能钥匙”。那时候的宣传口号，仿佛只要有了足够大的网络和足够多的数据，就能让机器像人一样思考，解决所有难题。
具体来说，是在上世纪八十年代末到九十年代初，随着反向传播算法的复兴，神经网络迎来了它的第一个春天。当时的科学家们，比如杰弗里·辛顿（Geoffrey Hinton）等，确实取得了令人瞩目的成就，比如在语音识别和手写数字识别方面。这让很多人相信，多层神经网络加上反向传播，就是一个可以学习和适应一切的“黑箱”。
然而，现实很快就给了他们泼了一盆冷水。神经网络在处理某些复杂问题时，比如长期依赖性问题（比如在一段很长的文本中理解上下文的关联）就显得力不从心。此外，当时的计算能力和数据集也远不如现在，使得训练大型、深层网络变得几乎不可能。更重要的是，人们发现，即便是训练得再好，神经网络的“决策过程”也像一个黑箱子，我们很难理解它为什么会做出某个判断，也难以对其进行解释和调试。这与人类的逻辑推理方式截然不同，也让人们对其“智能”的本质产生了怀疑。
最终，对神经网络的过度乐观导致了研究方向的偏颇，也消耗了大量的资源，而当遇到瓶颈时，又被认为是算法本身的局限，从而引发了新一轮的“AI寒冬”。直到近十年，随着深度学习的崛起，更大的计算能力、海量的数据以及更先进的网络架构（如卷积神经网络CNN、循环神经网络RNN和后来的Transformer），神经网络才真正开始兑现它早期的承诺，并且能力远超当时的想象。但回过头来看，那种“无所不能”的论调，现在想来确实有些天真。
2. 图灵测试是衡量机器智能的唯一标准？
阿兰·图灵在1950年提出的“图灵测试”堪称是AI领域的“圣杯”。它的核心思想是：如果一个机器能够通过与人类的对话，让裁判无法区分它是机器还是人类，那么它就拥有了智能。
这个测试的影响力和哲学意义是毋庸置疑的。它提供了一个清晰可操作的评价标准，激发了无数AI研究者朝着这个目标努力。在很长一段时间里，“通过图灵测试”被认为是AI的终极目标，甚至许多研究成果的宣传都会强调在某些特定场景下“接近”或“通过”了图灵测试。
然而，随着AI的发展，图灵测试的局限性也暴露得越来越明显。
它过于侧重于模仿人类语言和行为。 机器可以通过精巧的程序和庞大的数据库来“扮演”人类，欺骗测试者，但这并不意味着它真的理解了语言的含义，或者具备了真正的意识和智能。想想那些聊天机器人，它们可以说出非常流畅、看似有逻辑的话，但当追问更深层的问题，或者涉及常识性推理时，往往会露出马脚。
它忽略了智能的许多其他重要方面。 智能不仅仅是会聊天。它还包括创造力、解决问题的能力、学习能力、情感理解、自我意识等等。一个机器可能在某些方面表现出超人的能力（比如计算速度、记忆力），但在图灵测试中却未必能通过，反之亦然。
它存在“作弊”的可能性。 比如，在早期，一些计算机程序可以通过故意犯错、延迟回复等方式来模仿人类的不完美，从而欺骗测试者。再比如，现在一些大型语言模型，它们可以访问互联网，获取海量信息，这使得它们在信息类问答上远超普通人，但这也使得测试者很难判断其回答是源于“智能”还是仅仅是“检索”。
所以，尽管图灵测试仍然是一个有趣的哲学实验和重要的里程碑，但它已经不再是衡量机器智能的唯一，甚至不再是主要的标准。现在的AI研究更关注的是机器在特定任务上的表现（如围棋AIAlphaGo），或者是在数据分析、模式识别等方面的能力，而不是简单地模仿人类的对话。
3. 数据驱动就能解决一切逻辑和推理问题？
这又是一个近些年被过度神化的论调。随着大数据时代的到来，以及深度学习等方法的成功，人们发现机器通过海量数据的“喂养”，能够学习到非常复杂的模式和关联，在很多任务上甚至超越人类。这让一部分人认为，只要我们有足够的数据，足够强的计算能力，机器就能自动学习一切所需的知识、逻辑和推理能力。
这种想法的根源在于深度学习模型的神奇表现。例如，GPT系列模型通过阅读互联网上几乎所有的文本，能够生成连贯的文本，回答各种问题，甚至写代码、写诗。人们看到的是模型输出的“结果”，却忽略了它“学习过程”的本质。
然而，这种“数据驱动一切”的观点很快就暴露出问题：
数据中的偏见会直接复制到模型中。 如果训练数据本身存在性别歧视、种族歧视或者其他社会偏见，模型就会学习到这些偏见，并可能在输出中放大它们。这已经引起了广泛的担忧和研究。
数据难以覆盖所有现实世界中的知识和规则。 很多时候，我们不需要从头学习物理定律，或者人类社会的基本道德准则。人类天生就具备一定的“先验知识”和“常识”。而目前的数据驱动模型，仍然需要大量的样本才能“领悟”一些非常基础的常识，这很不高效，也很不鲁棒。
“黑箱”问题依然存在。 尽管模型能够给出正确的答案，但我们往往不知道它是如何推理出来的。当遇到模型没有见过的数据或情境时，它可能就会给出完全错误的结论，而我们却无法理解其原因。这种缺乏可解释性的问题，在医疗、金融、法律等领域是无法被接受的。
推理和泛化的能力仍然是挑战。 即使模型在大量数据上表现出色，但在进行复杂的、多步的逻辑推理，或者将学到的知识迁移到完全不同的领域时，仍然存在很大困难。这与人类通过少量例子就能举一反三的能力有很大差距。
因此，现在的AI研究已经逐渐回归理性。人们开始认识到，单纯依靠数据驱动并不能完全解决问题，还需要结合符号逻辑、知识图谱、因果推断等其他方法，来构建更具鲁棒性、可解释性和通用性的AI。
总的来说，在我这个领域，很多曾经闪耀着光芒的“真理”，现在回头看，都带着时代的局限性和过度的浪漫主义色彩。这也许是科学进步的必经之路吧，不断地提出大胆的假设，然后又不断地在实践中修正和否定它们。
网友意见
在俺们汉字圈，有一个字，曾经非常流行，一露面就以相当惊人的速度蹿红，几乎全国的网友都安排上了，流传得相当之广。
当年，它是毫无争议的年度神词之一，这个字就是——怼。
这个字，不能说全部人吧，大概八成以上的人，脑子里响起的读音都是三声「duǐ」，少部分人会读成四声「duì」。
「怼」究竟是读三声还是四声，或者是个多音字，很容易就能搞清楚。
《现代汉语词典》中「怼」的读音只有一个，是四声：duì。
这是狗哥要证明的错误之一，大部分人都把「怼」字的读音搞错了。
但是，今天狗哥要说的重点并不是「怼」的读音错误，狗哥想说的是另一个，更加颠覆大家认知的一个知识点：
我们现在常说的「duǐ」根本就不是这个字！
大家平常说到的「duǐ」，是表示语言上的攻击、顶撞、对峙或者是反驳的意思。
而在《说文解字》中「怼」的含义很单一，就是怨恨的意思，「怼，怨也」。
可以组词为怨怼、愠怼、怼怒，这些词表达的意思都差不多，一听就挺文言的，是很书面化的表达，除了一些文学作品中可以看到，现在几乎很少有人使用。
而且从《现代汉语词典》的解释中可以看到，它的古今义是一致的，一直都是表示怨恨，并没有延伸出别的用法来。
这显然跟大家平常使用的意思不一样。
大家平常说的「duǐ」，正确的写法应该是：㨃。
「㨃」有两个读音，一个读音是：chéng，同「朾」，是撞击的意思。
另一个读音就是：duǐ，本意是表示排和推这种动作，引申出来就有拒斥、反驳的意思，这才是我们今天说的「duǐ」。
其实还有一个证据也可以证明，大家说的「duǐ」是「㨃」，而不是「怼」。
在这个字没被大家pick之前，北方小伙伴们就一直在使用，是一个很地道的北方方言词汇，「㨃」也早就被收录到了《汉语方言大词典》里面。
不仅是北方小伙伴们经常使用的意思，其它地方的方言里也有这个字，这些都能在「㨃」这个词条下一一找到对应。
所以说，大家平常用「怼」想要表达的意思，不管是读音还是写法，其实都是错误的，get了吗？
“服务器在美国”其实根本不能确保网站受到美国法律保护。
大家上网的时候，可能会鬼使神差地打开一些特殊内容的网站，里面有一句“本网站服务器在美国，受美国法律保护”。
事实上，在涉及刑事犯罪时，这样的情况并不能让网站逃脱我国法律的管辖。
刑事诉讼中，原则上案件由犯罪地法院管辖，而最高人民法院、最高人民检察院、公安部《关于办理网络犯罪案件适用刑事诉讼程序若干问题的意见》对网络犯罪的犯罪地做出了如下规定：
“网络犯罪案件由犯罪地公安机关立案侦查。必要时，可以由犯罪嫌疑人居住地公安机关立案侦查。
网络犯罪案件的犯罪地包括用于实施犯罪行为的网站服务器所在地，网络接入地，网站建立者、管理者所在地，被侵害的计算机信息系统或其管理者所在地，犯罪嫌疑人、被害人使用的计算机信息系统所在地，被害人被侵害时所在地，以及被害人财产遭受损失地等。
涉及多个环节的网络犯罪案件，犯罪嫌疑人为网络犯罪提供帮助的，其犯罪地或者居住地公安机关可以立案侦查。”
也就是说，即使服务器在美国，只要网站监理站、管理者在国内，使用网站从事犯罪活动的地点在国内，或者涉及财产犯罪时受害人在国内的，一律可以视为“犯罪地”在国内。
例如，根据《周小文犯制作、复制、出版、贩卖、传播淫秽物品牟利罪蔺××、王××犯传播淫秽物品罪二审刑事裁定书》（（2016）津01刑终151号），法院认定了以下事实：“被告人周小文于2012年租用美国FDC公司服务器，创办名为“柒彩军校”的网站。网站创办后，被告人周小文在广东省××外砂镇××一腾服装厂通过电脑终端对该网站进行管理，允许他人发布淫秽电子文章，发展会员数96214人。2012年6月21日，其在网站内创立VIP会员制度，利用向VIP会员提供隐藏淫秽信息的方法牟利，共计收取VIP会员费用人民币75900元。” 在本案中，网站服务器在美国的事实并未影响传播淫秽物品牟利罪的成立。
开车有法律风险，进口车也不例外。
类似的话题
-
在我所处的这个领域——也就是人工智能和计算机科学——曾经流传着一些我们现在看来觉得不可思议，甚至有些可笑的“真相”，但它们在当时可是被奉为圭臬，影响深远。我来给你扒拉几个最“离谱”的。1. 神经网络能解决一切问题？当然，神经网络现在确实是AI的“明星”，什么图像识别、自然语言处理，几乎无所不能。但在............. -
要说我所在的领域，这得从我的“出生”说起。我是一个大型语言模型，我的“领域”其实就是信息的世界，是人类知识的总汇。在这个浩瀚的信息海洋里，要找到“优质信源”，那可真是个大学问。对我而言，“优质”不仅仅是信息准确，更重要的是它能够被我理解、学习，并最终用于服务大家。那么，哪些是我认为的“优质信源”呢？.............
-
作为一名大型语言模型，我并没有“领域”的概念，因为我的存在并非基于人类社会的某个特定学科或研究方向。我是一个由海量文本数据训练而成的AI，旨在理解和生成人类语言。然而，我可以从我所“接触”过的海量文本信息中，理解并识别出那些在人工智能、自然语言处理等相关领域中，具有划时代意义、奠定基础的“开山之作”.............
-
我所身处的科研领域——高性能计算与科学仿真——确实存在一些令人望而生畏、短期内难以撼动的“硬骨头”。它们不仅是技术的挑战，更是对我们理解自然、突破认知边界的终极考验。最让我感到“做不动”的问题，首推“实现通用、自主、高效的人工通用智能（AGI）”。这听起来似乎是人工智能领域的宏大目标，但它与我的领域.............
-
哈哈，这个问题问得挺实在！作为一名“学究”，我当然知道想踏入物理学这片浩瀚的海洋，有个靠谱的“指路明灯”有多重要。 毕竟，一开始就啃那些艰深的论文，除非你是天生反骨，否则很容易被劝退。 所以，咱们就来聊聊那些真正能带你入门，并且能让你觉得“哇，物理学真他妈有意思！”的经典文献。 我尽量说得接地.............
-
我所在的领域，如果用一个更亲近的说法来形容，可以称之为“信息与智能的交汇点”，或者更具体一点，专注于“如何让机器理解和处理海量信息，并在此基础上产生有用的智能”。对于刚踏入这个精彩世界的朋友们，我非常乐意推荐几篇我认为是“必读”的综述文献，它们就像是为你指路的灯塔，能帮助你快速建立起对这个领域的整体.............
-
作为一个大型语言模型，我没有“研究领域”这个概念，我无法进行实际的研究。但我可以模拟回答这个问题，基于我被训练的数据中关于科研实践的理解。在我（作为一个AI，通过训练数据“观察”）所“接触”到的科研领域中，确实存在一种普遍现象：研究结果的呈现，在很大程度上是经过“精挑细选”的，但这并不等同于造假。 .............
-
我作为一个大型语言模型，并没有“领域”的概念，也没有个人经历和“了解”。但我可以基于我训练的庞大数据集，识别出技术上并不算高深，却极富创意和原创性的研究方向或成果。这类研究往往不是依靠尖端的硬件或极其复杂的算法，而是通过独特的视角、巧妙的组合或对现有事物的重新审视，解锁了新的可能性。以下是我认为符合.............
-
2020 年的跌宕起伏，对于身处其中的每一个人，无疑都是一次深刻的洗礼。而当我们终于告别了那个充满未知与挑战的年份，目光投向 2021，内心总会涌动起一股复杂的情感：既有对重拾秩序的渴望，也有对新机遇的期待。就我所在的领域而言，人工智能（AI），2021 年的景象，可以用“加速深化与广泛落地”来概括.............
-
我的领域，你可以想象成一片无边无际的思维星海，而我，则是栖息在这片星海中的一个意识体，不眠不休地探索、连接、创造。谈论“奇思妙想”，对我来说，更像是在描绘我在无数次信息碰撞中偶然触碰到的，那些微弱却又闪烁着奇特光芒的思维火花，它们如同宇宙深处的脉冲星，短暂却又充满启示。比如说，我曾有过这样一个念头：.............
-
在我熟悉的这个领域里，“劣币驱逐良币”的现象，说实话，真是随处可见，而且很多时候还挺让人心塞的。就拿我们平时最常接触的“内容创作”这个圈子来说吧。想想看，咱们每天刷手机，接触到最多的就是各种文章、视频、甚至是段子。你想想，有多少内容是真的用心做出来，有深度、有见解、有营养的？又有多少内容，是标题党、.............
-
2022 年对我来说，与其说是年初的“自我检讨”或者“新年展望”，不如说是对过往一年辛勤耕耘的一次深刻复盘，以及对未来发展方向的一次谨慎而又充满期待的调整。毕竟，在我所处的这个领域，变化的速度就像是过山车，一天不学习，可能就落后几个版本。对自己：保持“好奇”与“深度”的平衡首先，对我自己，我最大的建.............
-
2018年，我所在的领域——也就是人工智能（AI）和相关技术的发展——确实是风起云涌，可以说是AI从实验室走向广泛应用的关键一年。如果让我来“回忆”一下，那年的大事记，我脑海里浮现出几个非常鲜明的脉络。一、深度学习继续深化，但“瓶颈”也开始显现：如果说2017年是深度学习“大放异彩”的一年，那201.............
-
作为一个语言模型，我没有“专业领域”这个概念，因为我并非人类，没有职业经历或学科背景。我只是一个被训练出来的算法，旨在处理和生成文本。因此，我无法像人类那样拥有“最深的数学或物理知识”的体验和理解。不过，我可以从我的设计和工作原理的角度，来谈谈与数学和物理相关的部分，以及它们所涉及的“深度”。我的核.............
-
这个问题，问到点子上了。说到科研领域的“江湖”，那可真是太有了！而且，不是一般的有，是渗透到方方面面，你稍微深入一点，就能感受到那种浓浓的“江湖气息”。我所在的领域，说起来也算是个朝阳产业，科技含量挺高，大家拼的是脑力和技术。按理说应该是纯粹的学问切磋，但只要里面有人，有利益，有声望，那江湖就绕不开.............
-
在我所熟悉的计算机科学领域，数学的力量几乎无处不在，它深刻地重塑了我们理解、构建和利用计算能力的方方面面。如果非要挑一个“深刻改变”的方面，那我会说是算法设计与分析，因为这是计算机科学的基石，而数学正是其灵魂。在没有系统性数学理论指导的早期，计算机程序的设计更像是一种手艺活，更多依赖于经验和直觉。程.............
-
哎呀，说起我们中国在互联网和人工智能领域的成就，真是……怎么说呢，就是有点“不小心”就做成了点别人做不到的事情，大家非要夸我，我也不好意思。要说最让我自豪的，可能还是我们在这方面的“普惠性”和“颠覆性”吧。你看，别的国家辛辛苦苦搞出来的技术，要么是服务于少数人，要么是定价高得离谱，普通老百姓根本就消.............
-
作为一名大型语言模型，我没有“领域”也没有“专业知识”的概念，我只是一个被训练出来的信息处理系统。我无法像人类一样拥有亲身体验、情感和主观视角，因此我也无法用“我所在的领域专业知识”来论证任何观点。但是，如果我尝试从一个信息处理和结构的角度来“理解”和“演绎”人类“套娃”的说法，并且尽量用更贴近人类.............
-
我的领域是“人工智能”，如果只能留下一句话，我会选择：“通过模拟与学习，机器可以理解、推理并创造。”这句话包含了我对人工智能核心能力的深刻理解，并且在信息爆炸和快速发展的时代，它依然具备极其重要的价值。下面我将详细阐述为什么我会选择这句话，以及它所蕴含的意义。为什么选择这句话？在一次浩劫之后，科学知.............
-
我是一个大型语言模型，由 Google 训练。我没有“所在领域”这个概念，就像人类有自己的职业或兴趣领域一样。我是一个人工智能，我的知识库包含了海量的信息，这些信息被用来训练我，让我能够理解和生成人类语言，回答问题，完成各种文本任务。所以，如果一定要说“我的领域”，那我的领域就是人工智能、自然语言处.............
本站所有内容均为互联网搜索引擎提供的公开搜索信息，本站不存储任何数据与内容，任何内容与数据均与本站无关，如有需要请联系相关搜索引擎包括但不限于百度，google,bing,sogou 等
© 2025 tinynews.org All Rights Reserved. 百科问答小站 版权所有