神经网络并不是生物神经网络的模拟

自从AlphaGo战胜了李世石,人工智能在我眼里一直是一个神秘的存在,尤其是看到很多"神经网络算法"之类的报道、文章,更加剧了这种神秘感,因为我们似乎通过电脑在模拟人脑,这样看来,人工智能在某一天超过人类变得非常现实了。

直到有一天,我发现神经网络算法真的不能等同于对生物神经网络的模拟。就像飞机能够飞上天,可能是受到了鸟飞的启发,而不是和鸟类一样的方式起飞,神经网络算法只是受到了生物神经网络的启发,但绝不是一样的原理和方法。这种算法在80年代就已经提出,最近的迅猛发展是因为计算性能的提高和数据的飞速增加。

简单来说,神经网络算法是一套数学公式,应用大量的数据,在算法上进行分层(层数多少可以设定),层级间传递信息和中间计算结果,通过优化函数和误差函数进行反复校正的一套算法。除了层级之间传递信息,反馈调整之外,实在是找不出和生物神经有什么相似之处。

计算机解决问题的方式,不是模拟人类,也没有办法像人类那样思考,甚至连思考也谈不上,而是通过算法进行计算-学习,或者说,这是认识世界的另一种方式。

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