第4章 这个外掛牛逼大了

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普通人通过感知、体验和反覆训练来学习新知识。

学习过程中，大脑中的突触连接会根据经验进行调整，这就是所谓的“突触可塑性”。

通过强化常用的神经连接，大脑能够优化特定的任务处理能力，例如识別人脸、解读文字等。

类似地，卷积神经网络通过训练数据来调整其网络参数。

在训练过程中，网络会对输入图像进行处理，並与实际標籤进行比较。

通过反向传播算法，卷积神经网络会逐层调整其权重，以最小化预测误差。

这个过程类似於人类大脑中的突触可塑性，网络逐渐“学习”如何更好地识別图像中的特徵。

普通人可以在复杂环境中快速准確地识別物体，无论光线条件如何变化，甚至在部分物体被遮挡时也能识別。

而经过训练的卷积神经网络同样可以在图像分类、物体检测和图像分割等任务中表现出色。

现代的卷积神经网络能够在大规模的图像数据集中识別数千种不同的对象，甚至在有噪声或部分遮挡的情况下也能做出准確预测。

可以说卷积神经网络就是对人体真实机制的1:1精准復刻。

正是根据人脑识別机制的精准復刻，人工智慧才能做到拥有像人一样类似的能力。

所以说，人工智慧看似是计算机学，实则本质上是仿生学。

依託於对人类机能的深入研究，人工智慧发展出了一整套神经网络系统。

这些系统通过模擬人类的神经元连接和突触可塑性，逐步建立起了庞大的人工智慧体系。

然而，

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