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人工智能并非什么都能做，判断一个项目是否可行，关键在于先看输入和输出能否被清楚定义，再看任务是否接近“人一眼就能分辨”的简单概念，以及是否有足够多的数据。像识别其他车辆、判断手机是否有划痕、胸片诊断肺炎这类问题，往往更适合监督学习；而仅凭历史股价预测未来走势、从复杂人类手势推断意图，则因概念复杂、数据难收集或结果不够稳定而困难得多。即使同一任务在不同场景下也可能失效，例如训练于高质量胸片的系统，面对角度异常或质量较差的新数据时表现会明显变差。读者可据此形成筛选AI项目的直觉，区分更有前景的应用与不宜盲目投入的方向。
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