几人一愣，挑着眉头看向陆隐。
“你一个实习生，你懂人工智能？”
张伟嗤笑一声，开始对这个新来的有些不满了。
他们都是在研究所待了三年多的老研究员，在来之前，也都是各地的精英，连他们都无法解决的事情，你一个小小实习生看了几分钟就能看出来？
给你涨涨见识就完了，你竟然还当真了？
陆隐没有理会张伟的态度，神情严肃地点了点头，“略懂一些。”
“首先就是这个数据的问题，你们采集的数据并不完整。”
陆隐指着材料中的几处数据直接说道，“这些数据并不平衡，而且没有足够的事例来支持这些特征和类别，这就导致AI在这些方面表现得不准确，这称为数据噪声和偏差。”
“其次就是数据集中的噪声或偏差也会导致AI过度关注这些不准确的样本，可就会导致错误的预测或分类。”
“最后就是独立同分布假设，机器学习需要独立同分布的书，但现实世界的数据往往不满足这一条件，这就导致模型在实际应用中表现不佳。”
“你们这份材料，就很典型的踩了这几个雷。”
几人听后心头一震，诧异地看着陆隐，好半天做不出反应。
他们万万没想到，这个新来的，竟然真的懂！
而且，他说的这些，好像还真是他们一直忽略的。
根据这份材料，接下来的十几分钟，陆隐给几分讲解了AI在计算过程中反复出现错误的原因。
刚才说的只是其中一点，AI在计算过程中反复出现错误的可能性还会涉及计算选择和计算，以及训练方法不当，数据的安全和环境因素。
在部署AI时需要考虑到数据安全和隐私保护等问题，以及AI系统可能无法应对一些突发事件，或不常见的事情，这些都需要人为去干预错误。
最后，人工智能系统的局限性也跟计算反复出现错误有绝对的关系。
AI再智能也只是台冰冷的机器，机器缺乏情境感知能力，只能根据预设规则处理分析，而机器的理解通常基于特定数据和规则，缺乏抽象和推理能力。
此外还有人为因素和技术的限制，数据集和模型的偏见等，这些都有可能会导致AI计算反复出现错误。
几人听得一愣一愣的，硬是被硬控了十几分钟，硬是不敢打断一下。
听完陆隐的分析，几人犹如当头棒喝，一下就明白了。
张伟甚至惊得直接站了起来。
“卧槽！牛啊！这小子竟然懂这么多专业知识！甚至有很多我都不懂！”
“你这家伙到底什么来头？你该不会就是传说中史上最牛实习生吧？”
其他几人同样震惊不已，他们一开始并不抱什么希望，没想到这实习生说起专业知识来一套一套的，经验和学识甚至比好多老学者都强！
简直恐怖如斯！
看到陆隐侃侃而谈的自信模样，梁储心思开始活络起来。
“你叫什么名字？带你的人是谁？我看你能力不错，不如你来我们部门吧？”
“嗯……不如你先给我当助手吧？你刚来我没办法给你很高的职位，不过以你的能力，你不用担心，日后肯定会有大作为！”