一个有趣的来描述二者对比的例子是，电影《模仿游戏》里的图灵，炒掉了自己的密码破解小组里的语言学专家 。《人工智能：现代方法》认为，纯粹的数据驱动的模型，对比基于“文法、句法分析和语义解释”的手工构建方法，更容易开发和维护，并且在标准的基准测试中得分更高 。
该书作者还提及：
可能是Transformer及其相关模型学习到了潜在的表征，这些表征捕捉到与语法和语义信息相同的基本思想，也可能是在这些大规模模型中发生了完全不同的事情，但我们根本不知道 。
未必那么精确的类比是：AI如孩子般学习语言 。这正是当年图灵所所设想的：有一个孩子般的大脑，然后去学习 。而非一开始就设计一个成年人的大脑 。????
孩子不懂语法构建，也没有成熟的逻辑，也远没有成年人那样有主动的刻意练习 。可是想想看，成年人学习语言的效率，与孩子对比，是不是烂到渣？
我不禁联想起一个对教育的嘲讽：天生就是语言学习天才的孩子，却要在一辈子都学不好一门语言的成年人的指导下学习语言 。
让我们来看看，AI如何像一个孩子般，天才般地学习 。
七AI的神经网络，是对人类大脑和基于社会化网络的人类群体智慧的模仿游戏 。
人类大脑神经元结构和工作原理如下：

文章插图
图片来自《深度学习的数学》一书 。
以上原理，用计算模拟和解释，就是：神经元在信号之和超过阈值时点火，不超过阈值时不点火 。
20世纪五六十年代，????奥利弗·塞弗里奇创造了名为“鬼域”的概念 。这是一个图案识别设备，其中进行特征检测的“恶魔”通过互相竞争，来争取代表图像中对象的权利 。
“鬼域”是生动的关于深度学习的隐喻，如下图：??

文章插图
图片来自《深度学习》一书 。
上图是对当前多层次深度学习网络的隐喻：
从左到右，是从低到高的恶魔级别 。
如果每个级别的恶魔与前一个级别的输入相匹配，就会兴奋（点火） 。?
高级别的恶魔负责从下一级的输入中提取更复杂的特征和抽象概念，从而做出决定 。然后传递给自己的上级 。
最终，由大恶魔做出最终决定 。
《深度学习的数学》一书中，依照如上隐喻，用一个生动的例子，讲解了神经网络的工作原理 。
问题：建立一个神经网络，用来识别通过 4×3 像素的图像读取的手写数字 0 和 1 。

文章插图
第一步：输入层
12个格子，相当于每个格子住一个人，分别编号为1-12 。如下图 。

文章插图
第二步：隐藏层
这一层，负责特征提取 。假设有如下三种主要特征，分为为模式A、B、C 。如下图 。??

文章插图
不同的模式对应着相应的数字格子的组合 。如下图 。模式A对应的是数字4和7，B对应5和8，C对应6和9 。

文章插图
第三步：输出层
这一层，从隐藏层那里获得信息 。

文章插图
如上图，最下面是AI要识别的图像 。
首先，输入层的2、5、8、11点火；
然后，隐藏层5和8所对应的特征被提取，“模式B”点火；??

• 2023年地球日是几月几日日 2023年世界地球日主题
• 2023年世界地球日主题名称 2023世界地球日是第几个
• 世界地球日起源于哪个国家 世界地球日的来历
• 2023年第54个世界地球日主题 历届世界地球日主题是什么
• 世界地球日会停电吗 日常生活中怎么爱护地球
• 世界地球日宣传标语 世界地球日宣传主题口号
• 世界地球日是哪一年开始建立的 各国如何纪念地球日
• 口袋红宝石神兽都在哪里抓 口袋妖怪红宝石神兽位置
• 走路健身的正确方法 科学走路八法
• 徽章合成技巧图解