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在大规模投喂网约车司机开车过程中的脑电波数据之后，它开始学会了这项技能，你可以理解成它把技能进行了复制。
但背后的原理、到底是怎么实现的，我们一概不知。它有点类似人工智能领域的涌现。”
涌现效应在人工智能领域是指，原本的模型性能实现了陡增，数据上升曲线中的一个陡峭的跃迁。
像深度学习的“涌现”，有两层意思。一层是说，随着神经网络规模、训练机器速度、样本数量不断增加，到了一定规模以后，忽然一下就“量变到质变”，神经网络能力跃升“涌现”，把图像识别效果大幅提升。第二层是说，深度学习在图像识别领域表现极好，这个能力还迅速推广到了其它计算机领域，甚至改变了其它学科，能力的应用范围也实现了涌现。
很明显，陈元光所指的是，当我们用人类大脑数据来培养机器人的人工智能之后，它的技能水平出现了“涌现”。
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