我们能向其输入数据、监测输出结果，但两者之间的过程在很大程度上无法获知，用技术圈的行话来说，就是“暗箱”。
最著名的案例之一是，某神经网络曾设计出一套理论上无法运行的电路，可实际测试时却能正常工作。至今无人能完全搞明白，它究竟是如何“突破”物理定律限制的。而这项潜在的科学突破，永远埋藏在了那个无法解读的“黑箱”之中。
20世纪90年代中期，神经网络研究曾一度近乎停滞，只因这类系统极易出现两种问题：一是“训练不足”，放到我们的场景中，则会导致无人机坠毁；二是“过度训练”，就像许多学生一样，在模拟环境中表现极佳，一旦进入现实世界，面对各种变数与不确定性便完全无法应对。此后相关研究进展缓慢，直到李薇的出现才迎来转机。
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