有狗無狗之說

應用於人工智慧的學習理論（machine learning）不見得適用於人類的學習。例如，假定有個機器，它的唯一功能是辨認相片裡有沒有狗。於是在訓練的過程中，你先拿一張圖片給它看，告訴它，“有狗”；接著又拿一張圖片給它看，告訴它，“無狗”。你重複此過程一萬次，直到自己快煩死了，然後宣告訓練結束。

你把訓練好的機器交給市場部去賣。市場部說，我們必須先測試。於是市場部的帥哥（或美女）拿出第一萬零一張機器從未看過的有狗照片給機器看，機器說：“無狗”。市場部的帥哥（或美女）搖搖頭，拿出第一萬零二張機器從未看過的無狗照片給機器看，機器說：“有狗“。這時站在旁邊一言不發忍耐很久的市場部老大拿出打狗棒，把你和你的機器逐出門外。

你回去找工程部老大哭訴，然後叫機器對著它已經看過的那一萬張照片演練，成功率百分之百。“一萬次都認對，只錯了兩次啊“，你抱著機器疼惜著。 工程部老大拿出打火機，慢慢點了煙，順便把機器燒掉。“笨蛋！學了一萬次還不會“。

但我們人類對於學會並記得一萬種關於過去的事物的人，甚為尊敬，授予種種證書頭銜。我們似乎更在意學習的歷史；如果學習的過程是個慘烈的戰場，證書與頭銜則是授予倖存者的勳章。畢竟，學習並記得一萬種關於過去、但在未來不見得管用的事物，的確比世界大戰還慘烈。然後我們崇拜掛滿勳章的人，指望他們帶領我們走向新世界。