1. 人工智慧時代，神經網路的原理及使用方法 | 微課堂
人工智慧時代已經悄然來臨，在計算機技術高速發展的未來，機器是否能代替人腦？也許有些讀者會說，永遠不可能，因為人腦的思考包含感性邏輯。事實上，神經網路演算法正是在模仿人腦的思考方式。想不想知道神經網路是如何「思考」的呢？下面我向大家簡單介紹一下神經網路的原理及使用方法。
所謂人工智慧，就是讓機器具備人的思維和意識。人工智慧主要有三個學派——行為主義、符號主義和連接主義。
行為主義是基於控制論，是在構建感知動作的控制系統。理解行為主義有個很好的例子，就是讓機器人單腳站立，通過感知要摔倒的方向控制兩只手的動作，保持身體的平衡，這就構建了一個感知動作控制系統。
符號主義是基於算數邏輯和表達式。求解問題時，先把問題描述為表達式，再求解表達式。如果你在求解某個問題時，可以用if case這樣的條件語句，和若干計算公式描述出來，這就使用了符號主義的方法，比如「專家系統」。符號主義可以認為是用公式描述的人工智慧，它讓計算機具備了理性思維。但是人類不僅具備理性思維，還具備無法用公式描述的感性思維。比如，如果你看過這篇推送，下回再見到「符號主義」幾個字，你會覺得眼熟，會想到這是人工智慧相關的知識，這是人的直覺，是感性的。
連接主義就是在模擬人的這種感性思維，是在仿造人腦內的神經元連接關系。這張圖給出了人腦中的一根神經元，左側是神經元的輸入，「軸突」部分是神經元的輸出。人腦就是由860億個這樣的神經元首尾相接組成的網路。
神經網路可以讓計算機具備感性思維。我們首先理解一下基於連接主義的神經網路設計過程。這張圖給出了人類從出生到24個月神經網路的變化：
隨著我們的成長，大量的數據通過視覺、聽覺湧入大腦，使我們的神經網路連接，也就是這些神經元連線上的權重發生了變化，有些線上的權重增強了，有些線上的權重減弱了。
我們要用計算機仿出這些神經網路連接關系，讓計算機具備感性思維。
首先需要准備數據，數據量越大越好，以構成特徵和標簽對。如果想識別貓，就要有大量貓的圖片和這張圖片是貓的標簽構成特徵標簽對，然後搭建神經網路的網路結構，再通過反向傳播優化連接的權重，直到模型的識別准確率達到要求，得到最優的連線權重，把這個模型保存起來。最後用保存的模型輸入從未見過的新數據，它會通過前向傳播輸出概率值，概率值最大的一個就是分類和預測的結果。
我們舉個例子來感受一下神經網路的設計過程。鳶尾花可以分為三類：狗尾鳶尾、雜色鳶尾和佛吉尼亞鳶尾。我們拿出一張圖，需要讓計算機判斷這是哪類鳶尾花。人們通過經驗總結出了規律：通過測量花的花萼長、花萼寬、花瓣長、花瓣寬分辨出鳶尾花的類別，比如花萼長>花萼寬，並且花瓣長/花瓣寬>2，則可以判定為這是第一種，雜色鳶尾。看到這里，也許有些讀者已經想到用if、case這樣的條件語句來實現鳶尾花的分類。沒錯，條件語句根據這些信息可以判斷鳶尾花分類，這是一個非常典型的專家系統，這個過程是理性計算。只要有了這些數據，就可以通過條件判定公式計算出是哪類鳶尾花。但是我們發現鳶尾花的種植者在識別鳶尾花的時候並不需要這么理性的計算，因為他們見識了太多的鳶尾花，一看就知道是哪種，而且隨著經驗的增加，識別的准確率會提高。這就是直覺，是感性思維，也是我們這篇文章想要和大家分享的神經網路方法。
這種神經網路設計過程首先需要採集大量的花萼長、花萼寬、花瓣長、花瓣寬，和它們所對應的是哪種鳶尾花。花萼長、花萼寬、花瓣長、花瓣寬叫做輸入特徵，它們對應的分類叫做標簽。大量的輸入特徵和標簽對構建出數據集，再把這個數據集喂入搭建好的神經網路結構，網路通過反向傳播優化參數，得到模型。當有新的、從未見過的輸入特徵，送入神經網路時，神經網路會輸出識別的結果。
展望21世紀初，在近十年神經網路理論研究趨向的背景下，神經網路理論的主要前沿領域包括：
一、對智能和機器關系問題的認識進一步增長。
研究人類智力一直是科學發展中最有意義，也是空前困難的挑戰性問題。人腦是我們所知道的唯一智能系統，具有感知識別、學習、聯想、記憶、推理等智能。我們通過不斷 探索 人類智能的本質以及聯結機制，並用人工系統復現或部分復現，製造各種智能機器，這樣可使人類有更多的時間和機會從事更為復雜、更富創造性的工作。
神經網路是由大量處理單元組成的非線性、自適應、自組織系統，是在現代神經科學研究成果的基礎上提出的，試圖模擬神經網路加工、記憶信息的方式，設計一種新的機器，使之具有人腦風格的信息處理能力。智能理論所面對的課題來自「環境——問題——目的」，有極大的誘惑力與壓力，它的發展方向將是把基於連接主義的神經網路理論、基於符號主義的人工智慧專家系統理論和基於進化論的人工生命這三大研究領域，在共同追求的總目標下，自發而有機地結合起來。
二、神經計算和進化計算的重大發展。
計算和演算法是人類自古以來十分重視的研究領域，本世紀30年代，符號邏輯方面的研究非常活躍。近年來，神經計算和進化計算領域很活躍，有新的發展動向，在從系統層次向細胞層次轉化里，正在建立數學理論基礎。隨著人們不斷 探索 新的計算和演算法，將推動計算理論向計算智能化方向發展，在21世紀人類將全面進入信息 社會 ，對信息的獲取、處理和傳輸問題，對網路路由優化問題，對數據安全和保密問題等等將有新的要求，這些將成為 社會 運行的首要任務。因此，神經計算和進化計算與高速信息網路理論聯系將更加密切，並在計算機網路領域中發揮巨大的作用，例如大范圍計算機網路的自組織功能實現就要進行進化計算。
人類的思維方式正在轉變，從線性思維轉到非線性思維神經元，神經網路都有非線性、非局域性、非定常性、非凸性和混沌等特性。我們在計算智能的層次上研究非線性動力系統、混沌神經網路以及對神經網路的數理研究，進一步研究自適應性子波、非線性神經場的興奮模式、神經集團的宏觀力學等。因為，非線性問題的研究是神經網路理論發展的一個最大動力，也是它面臨的最大挑戰。
以上就是有關神經網路的相關內容，希望能為讀者帶來幫助。
以上內容由蘇州空天信息研究院謝雨宏提供。