第4章 這個外掛牛逼大了(第3/5 頁)

對應特徵識別）到更復雜的識別人臉（如模式識別）。

而卷積神經網路是受人類視覺系統啟發設計的，它們也透過多層結構來處理影象資訊。

卷積神經網路的第一層通常由卷積層組成，它們就像人類視覺系統的初級視覺皮層一樣，專門提取影象的低階特徵（如邊緣、角度）。

在接下來的幾層中，網路會逐步提取更高階的特徵，最終能夠識別複雜的物件或場景。

卷積神經網路的層次結構模擬了視覺皮層的分層處理過程。

比如，第一個卷積層可能會識別影象中的邊緣，第二個卷積層可能會識別邊緣組合形成的形狀，第三個卷積層可能會識別這些形狀組合形成的物體。

普通人透過感知、體驗和反覆訓練來學習新知識。

學習過程中，大腦中的突觸連線會根據經驗進行調整，這就是所謂的“突觸可塑性”。

透過強化常用的神經連線，大腦能夠最佳化特定的任務處理能力，例如識別人臉、解讀文字等。

類似地，卷積神經網路透過訓練資料來調整其網路引數。

在訓練過程中，網路會對輸入影象進行處理，並與實際標籤進行比較。

透過反向傳播演算法，卷積神經網路會逐層調整其權重，以最小化預測誤差。

這個過程類似於人類大腦中的突觸可塑性，網路逐漸“學習”如何更好地識別影象中的特徵。

普通人可以在複雜環境中快速準確地識別物體，無論光線條件如何變化，甚至在部分物體被遮擋時也能識別。

而經過訓練的卷積神經網路同樣可以在影象分類、物體檢測和影象分割等任務中表現出色。

現代的卷積神經網路能夠在大規模的影象資料集中識別數千種不同的物件，甚至在有噪聲或部分遮擋的情況下也能做出準確預測。

可以說卷積神經網路就是對人體真實機制的1:1精準復刻。

正是根據人腦識別機制的精準復刻，人工智慧才能做到擁有像人一樣類似的能力。

所以說，人工智慧看似是計算機學，實則本質上是仿生學。

依託於對人類機能的深入研究，人工智慧發展出了一整套神經網路系統。

這些系統透過模擬人類的神經元連線和突觸可塑性，逐步建立起了龐大的人工智慧體系。

然而，即使到林楓所熟知的2024年，這一體系依舊被限制在弱人工智慧的範疇。

弱人工智慧指的是專注於單一任務的人工智慧系統。

它們可以在特定任務中表現出色，例如影象識別、自然語言處理、自動駕駛等，但離開了這些設定好的環境，它們就無法自主運作。

弱人工智慧並不具備像人類那樣的自我學習、理解、推理的能力，更談不上擁有自我意識或適應多變的環境。

然而，強人工智慧卻是完全不同的層次。

強人工智慧能夠像人類一樣，不僅能完成單一任務，還可以在任何環境中靈活決策、學習，甚至可能擁有自我意識。

更高的層次是超人工智慧，這是一種遠超人類智慧的存在，能夠進行超越人類認知的思考和推理。

到林楓前世2024年，全球範圍內仍然沒有任何人工智慧突破弱人工智慧的壁壘，強人工智慧始終只是理論中的可能性。

這種始終被侷限在弱人工智慧的情況就像被智子封鎖了發展路徑一樣。

那麼，問題的根源在哪裡呢？

林楓靈光一閃，開始意識到，或許問題不在於人工智慧的設計本身，而是在於其底層神經網路的基礎依然沿襲自普通人類的神經系統。

人類的神經網路有著生物進化帶來的固有限制，包括