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人工智能 (查看源代码)

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===人工神经网络 ===

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[[File:Artificial neural network.svg|thumb|神经网络是一组相互连接的节点，类似于人脑中庞大的神经元网络。]]

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[[File:Artificial neural network.svg.png|thumb|神经网络是一组相互连接的节点，类似于人脑中庞大的神经元网络。]]

神经网络的诞生受到人脑神经元结构的启发。一个简单的“神经元”''N'' 接受来自其他神经元的输入，每个神经元在被激活(或者说“放电”)时，都会对''N''是否应该被激活按一定的权重赋上值。学习的过程需要一个根据训练数据调整这些权重的算法：一个被称为“相互放电，彼此联系”简单的算法在一个神经元激活触发另一个神经元的激活时增加两个连接神经元之间的权重。神经网络中形成一种分布在一个共享的神经元子网络中的“概念”，这些神经元往往一起放电。“腿”的概念可能和“脚”概念的子网络相结合，后者包括”脚”的发音。神经元有一个连续的激活频谱; 此外，神经元还可以用非线性的方式处理输入，而不是简单地加权求和。现代神经网络可以学习连续函数甚至的数字逻辑运算。神经网络早期的成功包括预测股票市场和自动驾驶汽车(1995年)。<ref name="Domingos, Pedro (2015)"/>2010年代，神经网络使用深度学习取得巨大进步，也因此将AI推向了公众视野里，并促使企业对AI投资急速增加; 例如2017年与AI相关的并购交易规模是2015年的25倍多。<ref>{{cite news|title=Why Deep Learning Is Suddenly Changing Your Life|url=http://fortune.com/ai-artificial-intelligence-deep-machine-learning/|accessdate=12 March 2018|work=Fortune|date=2016}}</ref><ref>{{cite news|title=Google leads in the race to dominate artificial intelligence|url=https://www.economist.com/news/business/21732125-tech-giants-are-investing-billions-transformative-technology-google-leads-race|accessdate=12 March 2018|work=The Economist|date=2017|language=en}}</ref>

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