在学究们还在颤颤巍巍地刺探神经元网络的数学特征的时候，已经有人把它用于股票预测、市场预测和其他来钱的名堂，结果没有悬念：没戏。数学模型的生命力不在于对过去的解释，而是在于对未来的预测。社会经济系统是一个复杂反馈系统，人类行为在历史和现状影响下会有所调整，而调整的方式不是对过去类似现象的简单重复，而是会因人因时因事而异。在没有理解人类行为的本质之前，历史的分析可以作为借鉴，但不能由历史简单预测未来，这是人们早已熟知的道理，用眼花缭乱的数学模型也不能改变这一事实。自学习是数学的一个分支，数学是对现实的抽象，但不下功夫理解现实，抽象就成了无源之水、无本之木，必定要误入歧途。
那么自动化可以救美国的再工业化吗?自动化是一个工具，这个工具是要人来使用的。换句话说，这是一个力量倍增器，但基数是人。美国再工业化的关键还是人。美国的人力资源问题是另外一个话题，但想绕过美国人力资源的现实，用自动化来创造奇迹，这条路是走不通的。这是一个无法回避的事实。
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