1.機器學習作為計算機的一個分支，大多數研究機器學習的都有計算機專業背景，所以大多數為自黑，在各行各業均有這種情況發生，不必當真。

2.很多機器學習演算法封裝的特別好，如神經網路，SVM，決策樹等等，很多不懂行的人可以拿來直接用，而這些人以為機器學習不用瞭解機制，用資料套就可以，就認為自己懂機器學習了，這樣就造成了外行濫用機器學習的情況。

3.機器學習領域真正懂行的、可以做出真有用的東西的人真的非常少，一大堆人都在蹭飯吃，就像2中提到的那些人，目前來說這個飯又比較好蹭！

實際上深度學習，其起源學科是腦神經科學，不是計算機科學，現代人類在沒有量子計算技術和神經晶片的情況下，只能用計算機極其低下的效能來類比人類大腦極其細小的一些功能，所以，現代電子計算機的計算效能以及計算方式極大地遏制了人工智慧，智慧演算法自我更新的能力，他們沒辦法，只能夠做這些事情，所以自黑也是無能為力的表現。

machine learning 有一些 black box 的通用演算法，比如SVM、決策樹等。一些門外漢雖然不懂原理，但拿這些固定的演算法套用在實際問題上卻時能奏效，因此不顧自己的無知產生了莫名的優越感，以為ML不用瞭解問題的機制，只是往資料上套而已。這樣也造成了ML被外行濫用，隨便找一個演算法就拿到資料上跑，得出並不靠譜的結論。