暗知识：机器认知如何颠覆商业和社会

数据之间相关性的发现和记忆

读过第三章的读者能体会到神经网络最本质的特点是发现并记忆数据中的相关性。例如，看了很多汽车的图片后就会发现汽车都有四个轮子。人的大脑对图片这类直观的数据间的相关性也能发现一部分并记住，这就是默知识。但当数据量很大，又不直观时，例如股票市场的数据、复杂系统（例如人体、核电站）内部的数据，人就不行了。而神经网络却应付自如，一眼就能发现数据之间的关系并记住，这就是暗知识。下回再遇到类似的数据，马上就能做出判断。随着神经网络的规模增大（神经元数目和神经元之间的连接数目），机器能够处理人根本无法企及的大规模的复杂数据。