比如人脸识别技术，语言识别的技术都是这样通过大量的材料大数据，通过相关性不同建模得到了一个结论，由人去匹配，机器人和工程师不去纠错，他就一直以默认这个相关性是可行的。
你就会
机器训练和应试教育人的训练最大的不同是，机器智能一头是大数据，一头是结合巨大的需求算法的模型，以及结合不断的使用反馈，不断对模型进行修正。
甚至在机器智能的世界里面，没有”对”和”错”的 BC 数据菲律宾 概念，由于都没有所谓的”错”，自然也没有对于机器的惩罚机制，没有差等机器或者优等机器之分，也没有学术机器和职工机器之别，只需要符合相关性以及可行性验证就行了，机器甚至没有功利性。
就是说，工程师在机器世界里面模拟了一个机器与机器之间，代码与代码之间没有等级，没有优劣，没有奖惩，没有真伪，绝对平等不做评判的纯粹世界，而人是什么样，就可以训练成什么样，正因为如此，才形成了个性化。你想要判断的怎么样，完全取决于你输入什么样的数据材料，人工智能没有意志，他的意志来自于操控的人。
甚至认知方法和学习方法——模糊了解加大量实践，也曾经 医疗保健和医学研究毕业生 是正常人经常用的学习方法，只是这种方法被应试教育所抛弃和压抑了。
而自高考恢复以
来中国人的学习方法是什么？是模仿死机器，无限制接近于标准答案，不仅需要全职学习脱离实践，还要与模糊性和不确定性为敌，以输入标准答案为评价的体系，这确实是一种可怕的”颠倒”——人越来越像机器，机器越来越像人，人在物化，物在人化。
并且我们看到了
卷的趋势近年来越来越强，也就是说，让人异化为机 细胞p数据 器的方式并不会有丝毫减弱的迹象。甚至可以断定的，只要高考中考存在，未来半个世纪的中国孩子，只会越来越卷，越来越卷，越来越卷，根本停不下来，因为应试对成绩的定义，要无限接近于标准答案这个极限，这是无穷极限的概念，只会不断逼近。
