神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以說(shuō)是目前最具潛力的技術(shù)發(fā)展。通過(guò)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，我們可以自動(dòng)地處理幾乎任何計(jì)算或繁瑣的任務(wù)，并且將來(lái)有一天，它具有比人類(lèi)大腦更強(qiáng)的處理能力。

目前，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)仍然處于起步階段，但它們已經(jīng)成為一項(xiàng)令人印象深刻的技術(shù)，它可以在語(yǔ)音識(shí)別和醫(yī)學(xué)診斷等各方面取得巨大突破。問(wèn)題是，它從哪里開(kāi)始？

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的今天它如何運(yùn)作

讓我們首先談?wù)勆窠?jīng)網(wǎng)絡(luò)如何以當(dāng)前形式運(yùn)行。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是由數(shù)千到數(shù)百萬(wàn)個(gè)單元組裝而成的計(jì)算機(jī)程序，每個(gè)單元的設(shè)計(jì)都像人工神經(jīng)元一樣。當(dāng)被“訓(xùn)練”時(shí)，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)通常被饋送信息，允許其識(shí)別諸如在照片中發(fā)現(xiàn)熟悉的面部或識(shí)別反饋的正確方式的模式。通過(guò)反饋，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)會(huì)努力修改他們處理問(wèn)題的方式，“學(xué)習(xí)”如何在長(zhǎng)時(shí)間內(nèi)做得更好。

完成訓(xùn)練后，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以解決各種不同的問(wèn)題。他們可以主動(dòng)注意到歷史模式的偏差，因此您可以收到與您的業(yè)務(wù)相關(guān)的新事件的提示，他們可以自動(dòng)識(shí)別模式中的觸發(fā)點(diǎn)（例如從照片中挑選一張臉或診斷醫(yī)療狀況），他們可以在沒(méi)有監(jiān)督的情況下執(zhí)行復(fù)雜的操作（比如在玩游戲時(shí)）。

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的關(guān)鍵優(yōu)勢(shì)

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)有幾個(gè)關(guān)鍵優(yōu)勢(shì)，使它們成為AI開(kāi)發(fā)人員的最佳選擇：

• 關(guān)于許多變量問(wèn)題的表現(xiàn)。對(duì)于嚴(yán)格的規(guī)則和要求以及受限輸入的問(wèn)題，機(jī)器很容易找到答案。這里的例子是計(jì)算器;數(shù)學(xué)規(guī)則永遠(yuǎn)不會(huì)被打破，并且相對(duì)容易遵循。輸入兩個(gè)變量（和兩個(gè)實(shí)數(shù)），您可以輕松獲得它們的總和。但識(shí)別語(yǔ)言模式或診斷疾病需要更多變量;機(jī)器不僅需要“理解”他們正在尋找的東西，還需要“理解”它與噪音的區(qū)別，以及它如何以不同的方式受到影響。神經(jīng)網(wǎng)在解決這些大問(wèn)題方面非常擅長(zhǎng)，有時(shí)甚至比人類(lèi)更好。

• 特征工程。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在確定問(wèn)題的正確特征方面也非常擅長(zhǎng)，稱(chēng)為特征工程。假設(shè)您正在嘗試教授一種算法如何玩Go（和贏）Go游戲，就像谷歌一樣。Go是一款具有幾乎無(wú)限移動(dòng)可能性的游戲，沒(méi)有明確的方法來(lái)確定移動(dòng)是“好”還是“壞”（特別是在游戲早期）。為了使機(jī)器有效地學(xué)習(xí)，它必須能夠?qū)W習(xí)如何識(shí)別什么使得機(jī)器更接近或更不可能使機(jī)器更接近勝利。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以做到這一點(diǎn);他們可以創(chuàng)建新的類(lèi)別供他們考慮，并將其應(yīng)用到他們的工作中。

• 適用性。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)也具有靈活性。一旦建立，它們幾乎可以應(yīng)用于任何事物，無(wú)論是幫助人們發(fā)現(xiàn)干擾其生產(chǎn)力的問(wèn)題，還是改善空中交通模式以實(shí)現(xiàn)更順暢的飛行。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的核心功能是有效地學(xué)習(xí)東西，所以如果你有一個(gè)可以學(xué)習(xí)識(shí)別模式的系統(tǒng)，它幾乎可以在任何領(lǐng)域中識(shí)別模式。