只要用上足够的时间和思考，地震与犯罪的可预测性（或者不可预测性）、不透明系统的种族偏见都是我们能够理解的。它们都是基于一个已经经过长期检验的模型，也符合日常经验。但机器所产生的新的思想模型又当如何？这些决策与推理是我们无法理解的，因为它们是由与常人完全不同的认知过程所产生。
我们难以理解机器思维的一个方面在于其庞大的处理量。当谷歌在2016年对自己的翻译软件进行全面革新时，这款应用早已经被大量使用，并经常不小心闹出笑话。谷歌翻译发布于2006年，使用的是一种名为语言统计推断的技术。这一系统并不试图理解语法规则，而是大量吸收现有的翻译语料，即以不同语言表述同一内容的文本。这就是克里斯·安德森所说“理论的终结”在语言学上的体现；语言统计推断最早由IBM在20世纪90年代提出，它抛弃了传统的领域知识[1]，转而支持使用大量原始数据。弗雷德里克·耶利内克（FrederickJelinek）是主持IBM语言项目的研究员，他有一句名言：“每次我解雇一位语言学家，语音识别系统的表现就更好一些。”21统计推断的作用就是从方程式中去掉认知理解，而代之以数据驱动的相关性。
第六章 认知
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