我还是天气预报？
气象学家通过观测和计算，可以比较准确地知道明天的天气；程序员可以通过编程、调试，让计算机算出明天的天气，但是，无论程序如何精确，它都无法真正“理解”天体运行的规律。计算机得出的结果只是一个数字或一段代码，而没有类似人脑中的那种对“规律”的理解。 计算机给出的答案再准确，也比不上气象学家根据经验给出的结论。这就是机器学习的困难之处。
当然，机器学习可以给出一个接近“理解”的解释。例如，它可能指出某几条经脉在某个季节特别活跃，从而影响了某一个地区的降雨概率。但它无法真正“理解”气循环是如何形成的——就像计算机无法真正理解气循环的形成一样。 人脑子中的那些对自然的感悟，是无法用计算机来模拟的。
这涉及对一个基本问题的思考：大自然是大规模的复杂系统（宏观），是由无数个体之间的相互作用形成的。单个的个体是很难准确描述的。而计算机则只能处理由0和1组成的信息。它只能试图模拟大规模系统的总体行为，而无法像人那样进行微观上的判断。 所以，计算机虽然能给你做很多计算，但却不能帮你真正“理解”自然规律。人脑子里的那种对自然界的感知和理解，是只能靠人能直接读取信息的大脑才能做到的。