大数法则告诉我们，在一种测量工具非常令人不满意的时候，我们不能停止测量。恰恰相反，我们应该不断测量，直到这种微小的不完美在大量数据的狂轰滥炸之下趋于无穷小为止。——丹尼尔·吉尔伯特
不管是否喜欢，起码有一个手机摄影的场景，非计算摄影不可：人像模式（Portrait Mode），或者说，任何需要虚化背景的情况，例如强调餐桌上的美食而免于被背景分散注意力。手机不必厚重的相机，想要有效虚化背景，基本全靠计算。
但有一个问题：人工智能（机器学习）偶尔会失效，加之 iPhone 的算法完全是黑箱，任何一个小版本系统升级或背景中晃动的影子都会毁掉一切，而且官方没有提供任何修复手段。越新的系统、越新的设备，似乎越依赖人工智能，进而更容易出现莫名其妙的错误。我碰巧有一台 iPhone 13 和一台 iPhone 17 Pro，它们都不能幸免——人工智能在一定程度上是公平的，和你花了多少钱没有关系。
对焦错乱似乎很随机，周末早午餐时可能一切正常，但到了下午茶时却一塌糊涂，手机还严重发热甚至关机，可隔天的同一时段，问题又消失了。
真正糟糕的是，你看到的，不是你最终得到的。当你看着手机屏幕，以为对焦成功时，按下拍摄按钮，人工智能马上会吐出一张和取景器所见毫不相干的东西——真的没有半个像素一样，这就是计算摄影。某种程度上，这是文艺复兴，我们又回到了胶片、拍立得和 LOMO 的开盲盒模式。
不过，也不是毫无办法——放松，我不会让你重启。
一旦意识到人像模式是人工智能的典型应用，我马上想到，是否有可能增加数据输入，从而降低系统的噪声？当然，答案不是盲目拍摄几打照片，我已经尝试过这一策略，通常相机软件中的人工智能会坚持错误对焦，就像无论如何不听人话的聊天机器人那样。
我找到了两种立竿见影的方法，原理都是扩大单张照片的采样范围。第一种，很简单，把手机竖起来，当画面中出现更多内容时，似乎算法就正常了。大数定律发挥了作用。
第二种方法效果更明显：往后退一步，自然获取更广的景致。
不过，后退策略会摄入更多的无关景物，经裁剪后，有损目标物体的像素，但对于日常记录来说，并无不妥。