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训练深度网络需要大量的计算力和计算时间；
过拟合问题始终伴随着神经网络的训练过程，学习过慢的问题始终困扰着人们，这容易让人们产生一种失控的恐惧，同时也对这项技术在一些重要场合的进一步应用制造了障碍。
而BetaCat的故事，所讲的就是一个人工智能程序，通过自我学习，最终逐渐统治世界的故事。
那么，现在的人工智能技术的发展，会导致这种情况发生吗？这恐怕还不太可能。一般人认为，大概有两个重要因素：
第一，现在的人工智能，它的自我学习还是限定在人们指定的方式，只能学习解决特定的问题，仍然不是通用的智能。
第二，现在对于人工智能的训练过程，需要人们为其输入规整化的训练数据，系统的输入输出仍然对于数据的格式要求很严格，这也意味着，即使把人工智能程序连到网上，它也不能像BetaCat那样对于互联网上海量的非结构化数据进行学习。
然而这仅仅是对普通的人工智能罢了，但是对起源这样真正的网络智能生命来说，以上两点要求它完全都能够做到。
