Dưới đây là một góc nhìn thú vị đáng để khám phá: các mô hình thực sự không nhìn thấy thế giới—chúng nhìn thấy giao diện mà chúng ta xây dựng cho chúng. Sự phân biệt này đi thẳng vào cốt lõi của cách trí tuệ nhân tạo hoạt động thực sự.

Hãy nghĩ về nó theo cách khác. Khi chúng ta cung cấp dữ liệu vào một mô hình, chúng ta không cung cấp cho nó thực tại thô sơ. Chúng ta cung cấp cho nó phiên bản mã hóa của thực tại—được lọc, cấu trúc và định hình bởi các quyết định của con người. Mọi bước tiền xử lý, mọi lựa chọn đặc trưng, mọi cách biểu diễn dữ liệu đều trở thành ống kính qua đó mô hình hiểu mọi thứ.

Scott Adams đã đề cập đến một điều quan trọng ở đây: cách con người mã hóa đầu vào chính là một khung nhận thức mạnh mẽ. Đó không chỉ là triết lý—nó là nền tảng để hiểu tại sao các mô hình hành xử như vậy. Giao diện không minh bạch. Nó là một lực lượng chủ động định hình nhận thức. Khoảng cách giữa thế giới và những gì các mô hình 'thấy' chính là nơi chứa đựng tất cả các vấn đề thú vị.