神經網路並不是生物神經網路的模擬

自從AlphaGo戰勝了李世石，人工智慧在我眼裡一直是一個神秘的存在，尤其是看到很多"神經網路演算法"之類的報道、文章，更加劇了這種神秘感，因為我們似乎通過電腦在模擬人腦，這樣看來，人工智慧在某一天超過人類變得非常現實了。

直到有一天，我發現神經網路演算法真的不能等同於對生物神經網路的模擬。就像飛機能夠飛上天，可能是受到了鳥飛的啟發，而不是和鳥類一樣的方式起飛，神經網路演算法只是受到了生物神經網路的啟發，但絕不是一樣的原理和方法。這種演算法在80年代就已經提出，最近的迅猛發展是因為計算性能的提高和數據的飛速增加。

簡單來說，神經網路演算法是一套數學公式，應用大量的數據，在演算法上進行分層（層數多少可以設定），層級間傳遞信息和中間計算結果，通過優化函數和誤差函數進行反覆校正的一套演算法。除了層級之間傳遞信息，反饋調整之外，實在是找不出和生物神經有什麼相似之處。

計算機解決問題的方式，不是模擬人類，也沒有辦法像人類那樣思考，甚至連思考也談不上，而是通過演算法進行計算-學習，或者說，這是認識世界的另一種方式。

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