第 1 节 如何让 AI 学会说话（2 / 3）
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输入结束后，它立即开始输出答复。就像两个人对话一样。如果你用过 ChatGPT、文心一言等 AI 工具，很容易明白这是什么意思。
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带着这个目标，我们接下来需要知道如何才能实现这样的程序。无论普通人还是程序员，对这个问题可能都一时摸不着头脑。因为我们将要实现的，不是简单的问答机器，而是能适用任何场景，具备超强理解能力和表达能力的，像人一般的 AI。
这种 AI 不会基于有限的规则，因此传统的软件开发技术此时都黯然失色。在众多算法中，通往智能的路径目前来看只有一条——那就是神经网络。
「神经网络」这个词在生物学领域和人工智能领域分别代表两种不同但类似的东西。我们在生物课上曾经学过，人脑就是一个由神经元构成的网络，神经元之间由树突和轴突连接，电信号和化学信号在网络中传递。
既然人脑的神经网络给人类带来了如此强大的智慧，科学家们自然希望 AI 可以借鉴这种生物结构。
于是人工神经网络出现了。与生物神经元不同的是，人工神经元只是简单运算规则的堆积，远没有生物神经网络那么复杂。但幸运的是，人工神经网络真的有用，它可以完成一些过去人们无法通过编程做到的任务。
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一个典型的案例是手写体数字识别。在过去，人们无论如何都找不到一个好方法可以自动判断出手写体的数字属于 0~9 的哪一个，因为每个人的字体各异，难以找到「放之四海而皆准」的规则。
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然而，人工神经网络的出现改变了这一局面。人们发现，原来根本不需要设计复杂的规则，只需要提供大量示例，每个示例包含一个手写体数字（一张图片）和其对应的真实数字（0~9）。让神经网络不断地阅读这些数据，它就能自动发现规则，并将其内化于自己的神经元中。
这里有两个非常神奇但至关重要的地方：
第一，神经网络虽然由简单的神经元组成，但理论上它可以逼近任何复杂的函数映射。单个神经元做的事情非常简单，它先对输入做一次四则运算，相当于求输入的线性组合，然后再对结果做一次非线性运算，比如指数、次方等等。看起来虽然简单，但简单的东西聚集在一起往往会变得不简单。就像蚁群的群体智慧一样，单个蚂蚁的智力非常低，只能做最简单的任务，而一群蚂蚁合在一起却能表现出复杂的行为，仿佛蚁群拥有高级智慧一样。
第二，通过收集数据，我们可以定义期望的输入输出。神经网络通过学习逐步逼近数据所定义的函数映射，相当于实现了我们所需的算法。也就是说，在神经网络中，算法不是我们设计出来的，而是从数据中自动挖掘出来的。我们不必关心最后挖掘出的算法到底是什么，事实上也无从得知，因为算法隐含在神经网络参数中。我们只需要知道，有什么样的数据，神经网络模型就会学到对应的算法来拟合这批数据。
你或许想知道神经网络如何通过学习逼近目标映射。简单来说，神经网络的学习其实是一个优化过程。从随机的映射开始，根据实际输出与期望输出之间的差距，调整神经元的参数。通过反复的微调，神经网络的映射会越来越接近于我们期待的映射, 实际输出也越来越接近期望输出。我们会在后续的章节亲自体会这个过程。
神经网络可能是科技史上最重要的范式转变。过去, 人们
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