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但汤普森惊讶地发现，该电路所用元件数量比任何人类工程师的设计都要少，甚至有几个元件根本没有和其它元件相连。而要让电路顺利运作，这些元件应当不可或缺才对。于是他对电路进行了剖析。做了几次实验后，他发现该电路的相邻元件间存在微弱的电磁干扰。未与电路相连的元件通过干扰邻近电场、对整个电路造成了影响。人类工程师通常会杜绝这类干扰，因为干扰的结果难以预料。果不其然，若用另一组元件复制该电路布局，甚至只是改变环境温度，同样的电路便会彻底失灵。

借助该方法，尤辛斯基可将特定的人造神经元与人类能理解的概念或物体（如人脸）建立起映射关系，从而将神经网络变为有力工具。该研究还挑明了图片中最容易激发面部神经元反映的特征。“眼睛颜色越深、嘴唇越红，神经元的反应就更为强烈。”杜克大学计算机科学、电子与计算机工程教授辛西娅·鲁丁（Cynthia Rudin）认为，这些“事后解读”本身是有问题的。她的研究重点为以规则为基础的机器学习系统，可应用于罪犯量刑、医疗诊断等领域。在这些领域中，人类能够进行解读，且人类的解读十分关键。但在视觉成像等领域，“个人的解读结果纯属主观。”诚然，我们可以通过识别面部神经元、对神经网络的响应进行简化，但如何才能确定这就是该网络寻找的结果呢？无独有偶，有一套著名理论认为，不存在比人类视觉系统更简单的视觉系统模型。“对于一个复杂系统在做什么事情，可以有很多种解释，”鲁丁指出，“难道从中选出一个你‘希望’正确的解释就行了吗？”

第三，这果然是棋逢对手的博弈。以往的外交峰会，时间定了，地点定了，一般都不会改变。但这次倒好，确实是历史性会晤，但因为这两位不按常理出牌的老兄，历史性地充满了各种变数。其实没几天就要见面了，双方还在不停地吵架，还有可能举行不成。当然，更可能真不欢而散。

以下为文章全文：作为IBM的一名研究科学家，迪米特里·马里奥托夫（Dmitry Malioutov）其实不太说得上来自己究竟打造了什么。他的部分工作内容是打造机器学习系统、解决IBM公司客户面临的棘手问题。例如，他曾为一家大型保险公司编写了一套程序。这项任务极具挑战性，要用到一套十分复杂的算法。在向客户解释项目结果时，马里奥托夫更是大伤脑筋。“我们没办法向他们解释这套模型，因为他们没受过机器学习方面的培训。”

那么上述数据是否意味着当下保险板块的配置价值不再受到市场认可了呢？回顾年初以来保险板块的走势，期间板块整体涨幅超40%，指数方面也刷新阶段高点，可见当前保险板块大幅走升后出现回落的主要原因并非是市场不再认可保险板块的配置价值，而是在板块短期累积较大涨幅之下，部分获利盘主动调仓需求所致。

有专家建议，相关部门应当从根源处加强对非法生产、销售窃听、窃照专用器材活动的监管和打击力度；打击非法传播偷拍视频的黑色产业链；并加强对酒店及民宿行业的督查，最大程度保护消费者的合法权益。责任编辑：刘光博郭广昌：复星的“本”在中国 会持续加大国内投资丨热公司