有一群小鸡出生在一个农场，无忧无虑安心地生活。
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鸡群中出现了一位科学家，它注意到了一个现象：每天早上，食槽里会自动出现粮食。6 Y/ \, g" g- T, p" d/ {3 r" R
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作为一名优秀的归纳法信徒(Inductivist)，这只科学鸡并不急于给出结论。它开始全面观察并做好记录，试图发现这个现象是否在不同的条件下都成立。( j7 p5 b& a: ~# ?( U2 I6 i
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“星期一是这样，星期二是这样；树叶变绿时是这样，树叶变黄也是这样；天气冷是这样，天气热也是这样；下雨是这样，出太阳也是这样！”
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: `6 o& E# i( N2 H每天的观察，让它越来越兴奋，在心中，它离真相越来越接近。直到有一天，这只科学鸡再也没有观察到新的环境变化，而到了当天早上，鸡舍的门一打开，它跑到食槽那里一看，依然有吃的！
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5 z; v' |1 [+ X2 ?- a' {) H" Y! A' g科学鸡，对他的小伙伴，志在必得地宣布：“我预测，每天早上，槽里会自动出现食物。明天早上也会有！以后都会有！我们不用担心饿死了！”' o2 `0 d3 L) I K1 {9 c" W
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经过好几天，小伙伴们都验证了这个预言，科学鸡骄傲的并兴奋的把它归纳成“早起的小鸡有食吃定理”。
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正好，农场的农夫路过，看到一只兴奋的鸡不停的咯咯叫，他笑了：“这只鸡很可爱哦，不如把它做成叫花鸡好了” 。
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# [/ u. J, i2 ]" f科学鸡，卒于午饭时间。
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在这个例子里，这只罗素鸡（Bertrand Russell’s chicken）只对现象进行统计和归纳，不对原因进行推理。
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而主流的基于统计的机器学习特别是深度学习，也是通过大量的案例，靠对文本的特征进行归类，来实现对识别语义的效果。这个做法，就是罗素鸡。7 n, Z7 \( u" x" M; O2 ], [
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