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『云计算』终于有人把云计算、大数据和人工智能讲明白了( 十 )


5模拟大脑的工作方式
于是人类开始从机器的世界 ， 反思人类的世界是怎么工作的 。
『云计算』终于有人把云计算、大数据和人工智能讲明白了
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人类的脑子里面不是存储着大量的规则 ， 也不是记录着大量的统计数据 ， 而是通过神经元的触发实现的 ， 每个神经元有从其它神经元的输入 ， 当接收到输入时 ， 会产生一个输出来刺激其它神经元 。 于是大量的神经元相互反应 ， 最终形成各种输出的结果 。
例如当人们看到美女瞳孔会放大 ， 绝不是大脑根据身材比例进行规则判断 ， 也不是将人生中看过的所有的美女都统计一遍 ， 而是神经元从视网膜触发到大脑再回到瞳孔 。 在这个过程中 ， 其实很难总结出每个神经元对最终的结果起到了哪些作用 ， 反正就是起作用了 。
于是人们开始用一个数学单元模拟神经元 。
这个神经元有输入 ， 有输出 ， 输入和输出之间通过一个公式来表示 ， 输入根据重要程度不同(权重) ， 影响着输出 。
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于是将n个神经元通过像一张神经网络一样连接在一起 。 n这个数字可以很大很大 ， 所有的神经元可以分成很多列 ， 每一列很多个排列起来 。 每个神经元对于输入的权重可以都不相同 ， 从而每个神经元的公式也不相同 。 当人们从这张网络中输入一个东西的时候 ， 希望输出一个对人类来讲正确的结果 。
例如上面的例子 ， 输入一个写着2的图片 ， 输出的列表里面第二个数字最大 ， 其实从机器来讲 ， 它既不知道输入的这个图片写的是2 ， 也不知道输出的这一系列数字的意义 ， 没关系 ， 人知道意义就可以了 。 正如对于神经元来说 ， 他们既不知道视网膜看到的是美女 ， 也不知道瞳孔放大是为了看的清楚 ， 反正看到美女 ， 瞳孔放大了 ， 就可以了 。
对于任何一张神经网络 ， 谁也不敢保证输入是2 ， 输出一定是第二个数字最大 ， 要保证这个结果 ， 需要训练和学习 。 毕竟看到美女而瞳孔放大也是人类很多年进化的结果 。 学习的过程就是 ， 输入大量的图片 ， 如果结果不是想要的结果 ， 则进行调整 。
如何调整呢？就是每个神经元的每个权重都向目标进行微调 ， 由于神经元和权重实在是太多了 ， 所以整张网络产生的结果很难表现出非此即彼的结果 ， 而是向着结果微微地进步 ， 最终能够达到目标结果 。
当然 ， 这些调整的策略还是非常有技巧的 ， 需要算法的高手来仔细的调整 。 正如人类见到美女 ， 瞳孔一开始没有放大到能看清楚 ， 于是美女跟别人跑了 ， 下次学习的结果是瞳孔放大一点点 ， 而不是放大鼻孔 。
6没道理但做得到
听起来也没有那么有道理 ， 但的确能做到 ， 就是这么任性！
神经网络的普遍性定理是这样说的 ， 假设某个人给你某种复杂奇特的函数 ， f(x)：
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不管这个函数是什么样的 ， 总会确保有个神经网络能够对任何可能的输入x ， 其值f(x)（或者某个能够准确的近似）是神经网络的输出 。
如果在函数代表着规律 ， 也意味着这个规律无论多么奇妙 ， 多么不能理解 ， 都是能通过大量的神经元 ， 通过大量权重的调整 ， 表示出来的 。
7人工智能的经济学解释
这让我想到了经济学 ， 于是比较容易理解了 。
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我们把每个神经元当成社会中从事经济活动的个体 。 于是神经网络相当于整个经济社会 ， 每个神经元对于社会的输入 ， 都有权重的调整 ， 做出相应的输出 ， 比如工资涨了、菜价涨了、股票跌了 ， 我应该怎么办、怎么花自己的钱 。 这里面没有规律么？肯定有 ， 但是具体什么规律呢？很难说清楚 。


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