思考兔想了想，用了三步：
1.翻出記憶寶石：狐狸平時總撒謊；
2.照照規則魔鏡：如果它做了好事，動物們應該感謝它；
3.丟出概率骰子：根據曆史統計，狐狸說真話的概率隻有5！
於是思考兔回答：“我覺得它說的是假話。”
大家都拍手叫好！
這就是ai進行推理決策reasoning&decisionaking）的過程！
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五、ai也會犯錯：雨天的烏龍推理
有一次，天氣變冷，思考兔看到烏龜躲在樹洞，猜它生病了，結果烏龜隻是怕冷。思考兔低下頭說：“我錯了。”
貓頭鷹老師摸摸它的頭：“沒關係。推理不是魔法，它是用現有的信息做出最可能的判斷，不是一定正確。”
所以科學家會讓ai不斷“學習”，糾正錯誤，把記憶寶石更新得更準確，規則魔鏡磨得更清晰，概率骰子擲得更聰明。
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六、最後一課：推理不是知道一切，而是用已有的信息去逼近真相
在森林大學畢業典禮那天，貓頭鷹老師說：
“ai的推理不是占卜，而是智慧地猜測；
它不是天才，而是勤奮的學生；
它的力量，不在於知道一切，而在於能從一滴水看到大海，從一個線索發現全局。
——你已經是森林裡最會思考的小動物了。”
思考兔開心地笑了。
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現實解讀小課堂給大人）
從這個童話故事裡，你可以看到：
?“思考兔”代表ai；
?“記憶寶石”是ai的大數據訓練庫；
?“規則魔鏡”是符號邏輯如邏輯編程、知識圖譜）；
?“概率骰子”是機器學習模型尤其是貝葉斯網絡、神經網絡）；
?猜測真假是基於證據和上下文的推理模型reasoningunderuncertainty）；
?錯誤判斷後的修正，是模型反饋與微調rerceentearning&finetuning）。
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