揭秘神经网络：AI能力跃升的核心驱动力

人工智能模型，特别是神经网络，已能高效识别图像、生成文本、掌握复杂游戏及解决科学难题，其能力源于对海量数据的学习而非明确编程。

神经网络的核心在于其“神经元”——一种接收多重输入并产生单一输出的数学函数。通过调整这些函数间的连接权重，神经网络得以从数据中学习模式，例如在图像分类任务中，它们能够自主学习并绘制出区分不同类别的决策边界，即使在没有明确规则的情况下也能完成分类。

这一学习过程使计算机能够执行过去被认为是人类专属的认知任务，标志着AI在理解和处理复杂信息方面取得了重大进展，预示着更广泛的自动化和智能化应用前景。

How Can AI ID a Cat? An Illustrated Guide. | Quanta Magazine

Neural networks power today’s AI boom. To understand them, all we need is a map, a cat and a few thousand dimensions.

Quanta MagazineBen Brubaker