但对计算机来说，它并没有“常识”这种东西。它不会自己知道“车顶有灯=出租车”，也不会凭直觉判断一个电话可疑与否。它只能处理明确的结构化信息，而一旦信息模糊、缺失，或者超出它学过的范围，计算机很可能就“完全没谱”。此外，我们人类具备非常强的模糊推理能力。照片模糊了，我们还是能看出那是一只猫；语音不清晰，我们也大概能听懂对方的意思。但计算机如果没有提前见过类似模糊样本，它可能就完全无法分类，甚至把猫认成狗，把好人认成坏人。还有一个更深层的问题是“语境”。比如“苹果”这个词，在“水果拼盘”中它当然是fruit，在“手机评测”中，它却是Apple公司。人类可以凭语境迅速判断，但对计算机来说，要理解这种变化，它得用到复杂的语言模型和情景建模系统。所以说，**看似简单的分类，其实背后是高度复杂的认知能力的体现**。要让计算机也能像人一样去判断、去理解，我们就必须教会它如何分类——而这，就是分类算法存在的根本意义。