尝试解释一下AI生成实际上在做的事情
AI在机器学习的最佳化过程中所想要学的目标是“机率分布”
假设今天有一个全知全能的里洽之神，而你获得无限次对祂许愿的机会
你许下的愿望是：
“请给我一张在温泉遇到的鬼族幼女想要把我调教成萝莉控的图片”
（示意图：https://i.imgur.com/U2t8SKY.jpg）
那么就有可能出现如同上图一样的内容
不过鬼族不一定有两只角，所以角可能是一只或三只
愿望内容中完全没有出现东方，所以当然不一定会是东方角色
如果你真的可以许愿无数次，你就可以看到几乎所有可能
同时还可以知道各种你没讲清楚的属性出现的机率各自为何
一个AI模型的学习目标就是在收到同样的指令后，产生尽量接近的机率分布
至于各种语言的关键字如何被理解为一句话的指令，就牵涉到自然语言的领域
这部分比变形金刚的科学原理还要复杂，在此就省略不细讲了
（有兴趣的人可以参考：https://www.youtube.com/watch?v=ugWDIIOHtPA）
类神经网络真的可以“学习”一个机率分布吗？
这个领域的数学家已经用各种证明告诉你“应该可以”
至于这个证明过程中当然有许多“这里我算不下去所以假设一下”的内容
不过成果各位也看到了，细节相信各位不想去碰，因此这个“应该”还是可以相信的
那为什么AI会忽略手指呢？
因为“图片的机率分布”这种无限精细度的连续函数，本来就是不可能完全重现的东西
就连训练者也不会知道标准答案是什么，几亿张的训练资料并无法代表无限大
变化量大的内容（如五根手指的摆放方式）在两张很接近的图片之间的未知领域
连人类都不知道详细应该怎么画，训练出来的AI就只能自行“脑补”
而AI的脑力（这可以用模型的Byte数直接比喻）是有限的，他会选择最有效率的方式
如果它真的觉得五→六→五根手指的转换是最顺的
（例如，长一根出来再缩一根回去，图片变化幅度可能最小）
那人类也无法先行阻止，只能用extra fingers之类的关键字与它斗智斗勇

推解释

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AI目前还不是真正(科幻中定义)的人工智能，是程式运算跟机率排列组合的结果

那怎样算是科幻中定义的人工智能？

这是我个人看法，就是能独立思考、借由记忆及接受到的讯息来解释及回应、能够自我复制改造并不受人类限制etc