小思考：为什么神经网络技术拥有无限的潜能

在人工智能领域，神经网络技术占据着绝对的核心地位，这是为什么呢？

它对算力的要求如此之高，以至于用专业设计优化以后的超算集群都要运算几个月之久。

它对数据量的要求如此之大，以至于整个互联网的数据都要纳入运算，当然还包括整个人类的书籍中的精品。

它对数据的品质要求极高，以至于要先过滤掉垃圾数据（或低品质数据）和重复数据。

但是，即便如此，神经网络技术仍旧是不二选择。

为什么呢？

因为，它的可塑性，或者说是它的学习能力（通过训练来实现）。它可以被训练（也可以说是优化）成几乎是任意的机制和功能，以应对信息世界中的无限需求。

如果说信息是复杂的多元的，那么神经网络可以同样复杂同样多元进而来应对信息复杂性的挑战，也就是以同等数量级的复杂性来打败问题的复杂性（用魔法战胜魔法）。当然，这也带来了技术本身的复杂性和不透明性（某种程度上的黑盒子，难以解释其内部机理）。

即便如此，众多的科学家仍然充满热情的去迎接困难和挑战，正是因为神经网络的可塑性（学习能力、适应性），因为这带来了对未来的美好的期待！