这是关于结构是什么或可以是什么的经典问题。它直接涉及泛化、模式识别、表面拟合策略中的过度拟合以及学习tabula rasa（拉丁语中的空白板）的概念。潜在的问题是：

1. 如何确定集合中的数据组织是否与模型密切相关$\mathbb{A}$, 不仅仅是一个随机数据集$\mathbb{A}$组织。

2. 如何确定集合中的数据组织是否与模型密切相关$\mathbb{A}$, 不是由通常表现出与$\mathbb{B}$?

3. 我们如何确定它们之间的相互关系$\mathbb{A}$和$\mathbb{B}$，特别是因为包含和重叠与上述问题有关？

在问题的第二张图片中，如果$\mathbb{A}$被定义为一个类型的聚类，其最小边界未被另一个类型的实例破坏，每个聚类至少有五个成员，那么如果点的位置是由量子或热噪声和模型生成的，则会发生几个误报旨在阐明聚类。在这种情况下，可能会出现集群，但接近并不代表组织。

在问题的第一张图片中，如果$\mathbb{A}$是太阳系中行星轨道的复合角投影，则图像将显示为噪声。

如果存在第三张月球天空的图像，如果输入不准确的容忍度很高，那么相同的模型可能会产生假阴性。

在复杂系统的测量属性中，很难可靠地检测组织。使用 RBM 或其他方法进行特征提取的目标是检测模式。这些模式是有组织的还是仅仅是明显的，是一种假设，随着分析的数据量的增加，这种假设可能会得到加强或削弱。

如果一个人工智能系统被训练来检测老鼠，但对猫和狗一无所知，那么人们不能假设它会根据啮齿动物和猫的特征之间的关系比啮齿动物和狗的特征之间更密切的关系来区分猫和狗，除非人工智能系统是元- 使用特定的功能概念进行静态训练或编程。