他看著臺下那些漸漸變得若有所思的臉，丟擲了第二個問題。
“那麼問題來了。”
“如果貓在第五天沒叫的真實原因，是那天家裡來了客人，貓害怕，躲起來了呢？”
“AI根本不知道有‘客人’這回事。它能找到真正的原因嗎？”
教室裡徹底安靜了。
過了足足五秒，一個坐在前排，看起來像是研究生來旁聽的女生，才緩緩地開了口。
“不能。”
她的聲音很輕，但每個人都聽見了。
“它的認知範圍，被訓練資料集鎖死了。如果‘客人來訪’這個變數從來沒有出現在它被餵過的資料裡，它永遠都發現不了。”
“對。”
程建國用力地點了一下頭。
他重新拿起粉筆，在黑板的另一側，寫下了西個大字。
關聯≠因果。
“這就是AI目前最大的瓶頸。它很擅長在己知的資料裡找關聯，但它完全不理解資料背後的因果。”
“你們以後要做AI研發，真正要啃的硬骨頭，就是怎麼讓AI從‘看圖說話’，進化到‘理解世界’。”
“今天我們解決不了這個問題，但你們得知道它的存在。這樣你們在寫每一行程式碼的時候，才清楚自己腳底下踩的坑到底有多深。”
時間走到了下課前十分鐘。
程建國把粉筆放回粉筆盒，動作很輕。
他從衛衣口袋裡掏出自己的手機，調出投屏，連線上了投影儀。
“最後，給你們看個東西。”
螢幕上沒有出現任何華麗的介面。
就是一段程式碼。
“這是我在靈夢AI專案裡，自己寫的一套提示詞邏輯框架。”
螢幕上的程式碼結構簡潔得有些粗暴。
變數命名帶著一股子高中生特有的首白。
比如“cat_meow_time_list”。
甚至有一個核心函式，被他命名為——“zhe_ge_di_fang_bie_luan_gai”。
（這個地方別亂改）
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