但当你帮助朋友应对挑战时，情况就变了。
我说，“想想图论吧。”她说:“你说的图论是什么意思?”喜欢,很困惑。很明显，是图论!我以为她知道我的意思。从那一刻起，我意识到不是每个人都知道我所知道的一切，也许我有优势，可以真正帮助人们。我在找一本需要写的书，现在我已经写好了，这很好。
你写的,”在哪儿电子人是模棱两可的，经常是不确定的科学既矛盾又难懂，既可靠又清晰。它不会对你撒谎……”但科学是人类的努力。这难道不让它和创造它的人一样容易犯错吗?
是的，事实就是这样!一开始，我很担心，就像，“哦，天哪，以前(对我来说)如此一致的基础设施现在实际上和我们其他人一样困惑。”但整个科学过程的重点不只是存储机器;它是利用我们的直觉，知道什么时候该迈出第一步和提出问题的能力，也有耐心去解决问题。通过研究它，质疑它，认识到过程的不一致性，我意识到(科学)在它的不确定性中是美丽的。这不仅仅是逻辑，也是一种本能的努力。
至于不确定性，你解释说，我们不能优化我们的生活，除非我们“研究和理解噪音、错误和偏离平均值的偏差。”你是说犯错是科学的吗?
完全。很多人认为要成为完美的科学家，就必须不把事情搞错，但“错”是一个有点难以捉摸的概念。在一种情况下是错误的，在另一种情况下却是正确的。比如，当谈到进化时，让卵子受精并发育成胚胎的正确方式是什么?进化并不完美。这是一个适应的过程，许多不同的做事方式可以进化。科学不是完美主义者。
让我们举一个具体的例子来说明科学是如何影响和改变你的行为的。你认为机器学习可以帮助我们分析信息，做出更好的决定。所以如何?
在神经多样性的成长过程中，无论发生什么情况，你都坚持固定的分类，因为你需要那种安全感。但我意识到，这是一种非常不可持续和僵化的工作方式——我称之为“基于盒子”的工作方式。
什么在机器学习公司Ntext被称为监督学习E，你解释说，“你心中有一个特定的结果，你编写算法来实现它。”
是的。随着时间的推移，我意识到我需要更灵活，这样我才能享受我的生活。为此，机器学习[提供]另一种称为无监督学习的离散过程，它专门观察你周围的数据，然后据此进行聚类。您不必尝试将数据集群到您的预设条件中。你环顾四周，整理出你拥有的东西，然后问“最好的选择是什么?”
