人工智能教程 - 1.1.1 什麼是神經網絡

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什麼是人工智能？通俗來說，就是讓機器能像人同樣思考。這個無需解釋太多，由於經過各類科幻電影咱們已經對人工智能很熟悉了。你們如今感興趣的應該是——如何實現人工智能？

從1956年夏季首次提出「人工智能」這一術語開始，科學家們嘗試了各類方法來實現它。這些方法包括專家系統，決策樹、概括邏輯、聚類等等，但這些都是假智能。直到人工神經網絡技術的出現，才讓機器擁有了「真智能」。

爲何說以前的方法都是假智能呢？由於咱們人類能清清楚楚地知道它們內部的分析過程，它們只是一個大型的複雜的程序而已；而人工神經網絡則不一樣，它的內部是一個黑盒子，就像咱們人類的大腦同樣，咱們不知道它內部的分析過程，咱們不知道它是如何識別出人臉的，也不知道它是如何戰勝圍棋世界冠軍的。咱們只是爲它構造了一個軀殼而已，就像人類同樣，咱們只是生出了一個小孩而已，他腦子裏是如何想的咱們並不知道！這就是人工智能的可怕之處，由於未來它有可能會以爲咱們人類不該該活在這個世界上，而把咱們消滅掉；爲此，世界上已經成立了很多安全協會來防範人工智能。

人工神經網絡是受到人類大腦結構的啓發而創造出來的，這也是它能擁有真智能的根本緣由。在咱們的大腦中，有數十億個稱爲神經元的細胞，它們鏈接成了一個神經網絡。

人工神經網絡正是模仿了上面的網絡結構。下面是一我的工神經網絡的構造圖。每個圓表明着一個神經元，他們鏈接起來構成了一個網絡。

人類大腦神經元細胞的樹突接收來自外部的多個強度不一樣的刺激，並在神經元細胞體內進行處理，而後將其轉化爲一個輸出結果。以下圖所示。

人工神經元也有類似的工做原理。以下圖所示。

上面的x是神經元的輸入，至關於樹突接收的多個外部刺激。w是每一個輸入對應的權重，它影響着每一個輸入x的刺激強度。

大腦的結構越簡單，那麼智商就越低。單細胞生物是智商最低的了。人工神經網絡也是同樣的，網絡越複雜它就越強大，因此咱們須要深度神經網絡。這裏的深度是指層數多，層數越多那麼構造的神經網絡就越複雜。

訓練深度神經網絡的過程就叫作深度學習。網絡構建好了後，咱們只須要負責不停地將訓練數據輸入到神經網絡中，它內部就會本身不停地發生變化不停地學習。打比方說咱們想要訓練一個深度神經網絡來識別貓。咱們只須要不停地將貓的圖片輸入到神經網絡中去。訓練成功後，咱們任意拿來一張新的圖片，它都能判斷出裏面是否有貓。但咱們並不知道他的分析過程是怎樣的，它是如何判斷裏面是否有貓的。就像當咱們教小孩子認識貓時，咱們拿來一些白貓，告訴他這是貓，拿來一些黑貓，告訴他這也是貓，他腦子裏會本身不停地學習貓的特徵。最後咱們拿來一些花貓，問他，他會告訴你這也是貓。但他是怎麼知道的？他腦子裏的分析過程是怎麼樣的？咱們無從知道~~

經過對本篇文章的學習，咱們知道了經過人工神經網絡能夠實現真正的人工智能。下一小節我就詳細地爲你們講解神經網絡。

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