Title Text:It also works for anything you teach someone else to do. “Oh yeah, I trained a pair of neural nets, Emily and Kevin, to respond to support tickets.”

Origin:https://xkcd.com/2173/

https://www.explainxkcd.com/wiki/index.php/2173:_Trained_a_Neural_Net

这对一切你教别人做事的情况也都有效:“嗯是的，我训练了一对神经网络，艾米莉和凯文，来回复售后服务卡。”

http://xkcd.in/comic?lg=cn&id=2173

一个人工神经网络或神经网络，是人脑，这“学习”的启发计算系统考虑很多很多的例子来发展的模式。例如，这些用于图像识别-通过分析成千上万个示例，系统能够识别特定对象。神经网络通常在没有先验知识的情况下运行，并且通过提供被告知要分析的事物的示例进行“训练”。

在这里，Cueball正在告诉White Hat他如何训练神经网络将照片分类。漫画中的笑话是标题中的工程技巧。它指出，由于人脑已经是神经网络，尽管是生物的而不是人工的，但通过教自己（或其他人）去完成任务，实际上是在训练神经网络来做到这一点。因此，除了设计和训练可以完成此任务的人工神经网络外，Cueball所做的只是将照片手动分类（尽管他随后可以使用这些分类的图像来训练人工神经网络）。这是第一次使用这种技巧，但是工程技巧只是延续了Protip的技巧趋势 开始于很久以前。

不建议在现实生活中这么说，因为这样可能会期望您使用已经训练的神经网络以更快的速度执行相似的任务（或重做相同的任务），从而破坏外观。但是，将人类完成的工作呈现为机器完成的工作实际上是在现实生活中完成的，也许始于1770年的《土耳其人》，直到今天以各种以AI为主题的初创公司一直延续到今天。例如，Engineer.ai描述自己使用“自然语言处理和决策树”来自动化应用程序开发，但实际上是在雇佣人类。

标题文字是这个笑话的延续，他没有设计和训练两个名为“ Emily”和“ Kevin”的人工神经网络，而是做的是训练两个具有这些名称的人手动响应支持通知单。同样，在现实生活中这样做是不可取的，因为当程序员将人们称为没有确定意志的确定性自动机时，人们会感到不快。^{[ 需要引用 ]}

神经网络被训练来执行日常是人类其他任务，但以前是电脑更困难，如驾驶汽车，玩游戏喜欢国际象棋，围棋和危害！和沟通技能，如从语音为每提取语音信息图1这里。在1897年的《自驾车》中，兰德尔建议将诸如ReCAPTCHA之类的众包应用程序用于训练神经网络以识别照片中安全驾驶所必需的物体，也可以将其用于绿野仙踪实验。已经研究了这种语音向导作为同伴学习形式的绿野仙踪实验的示例，并且相关的工作正在自动进行职业培训。

计算机神经网络与人类神经生物学的相似程度是一个使科学家和外行都着迷的话题。虽然对于这个问题上没有完全达成普遍共识，至少一个 显然是长期 的理论范式已经受到关注最近。