【檢測到甲型流感癥狀，建議使用奧梅定，每日三服，抵制病毒表面攜帶的神經氨酸酶……】

        【檢測到乙型流感癥狀，建議使用……】

        一連串的運行結果已經顯示在電腦屏幕上，而鼠標滾輪往下轉動，可以看到還有源源不斷的診斷報告在生成。

        看到這個結果，陳神不禁松了一口氣。

        這個流感護理程序原本是依托于大白的智能檢測才能進行護理診斷的。

        而人工智能的神經網絡算法模型一直以來都是黑箱狀態。

        這種狀態下，創造出它們的人類可以知道輸入與輸出的信息，也可以查詢到具體的參數，但是卻無法了解這些參數所代表的意義。

        比如人類可以通過身體接收信息，然后大腦再對這些信息進行處理，得出一個對外輸出的不確定結果，如同一個人看到一棵樹，便聯想到了春天、畫作等等。

        從輸入到輸出，這個結果是怎么運算得出的？

        沒有人知道。

        人工智能也是同理。

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