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　　Yarin Gal在研讨会上表示，深度学习有很多限制，我们无法真正知道模型知道什么，不知道什么，它们常常被视为不可解释的黑盒子，很容易被愚弄，这也引发了大家对人工智能安全方面的担忧。还有就是模型现在依赖于大数据。将这些问题全部联系在一起，会发现基础模型没有不确定性的概念。但是，在决策、物理学和生命科学中，我们需要一种方法让模型告诉我们，当我们不知道我们知道什么和不知道什么时，而确定性也给我们一个洞察黑盒的方式。确定性甚至可以用来识别我们是否受到了对抗性示例的攻击，最后，如果只在模型对其预测不确定时收集标签，我们需要的数据量会少得多，这可以避免在医疗分析等领域中浪费专家的时间。最后，Yarin Gal表示还有很多工作要做，比如开发新工具来帮助他人构建安全可靠的机器学习模型，以便在工业界和学术界进行可能的部署。