每一層的神經元負責不同的任務，從簡單的識彆線條的方向（對應特征識彆）到更複雜的識彆人臉（如模式識彆）。
而卷積神經網絡是受人類視覺係統啟發設計的，它們也通過多層結構來處理圖像信息。
卷積神經網絡的第一層通常由卷積層組成，它們就像人類視覺係統的初級視覺皮層一樣，專門提取圖像的低級特征（如邊緣、角度）。
在接下來的幾層中，網絡會逐步提取更高級的特征，最終能夠識彆複雜的對象或場景。
卷積神經網絡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彆圖像中的邊緣，第二個卷積層可能會識彆邊緣組合形成的形狀，第三個卷積層可能會識彆這些形狀組合形成的物體。
普通人通過感知、體驗和反複訓練來學習新知識。
學習過程中，大腦中的突觸連接會根據經驗進行調整，這就是所謂的“突觸可塑性”。
通過強化常用的神經連接，大腦能夠優化特定的任務處理能力，例如識彆人臉、解讀文字等。
類似地，卷積神經網絡通過訓練數據來調整其網絡參數。
在訓練過程中，網絡會對輸入圖像進行處理，並與實際標簽進行比較。
通過反向傳播算法，卷積神經網絡會逐層調整其權重，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，網絡逐漸“學習”如何更好地識彆圖像中的特征。
普通人可以在複雜環境中快速準確地識彆物體，無論光線條件如何變化，甚至在部分物體被遮擋時也能識彆。
而經過訓練的卷積神經網絡同樣可以在圖像分類、物體檢測和圖像分割等任務中表現出色。
現代的卷積神經網絡能夠在大規模的圖像數據集中識彆數千種不同的對象，甚至在有噪聲或部分遮擋的情況下也能做出準確預測。
可以說卷積神經網絡就是對人體真實機製的1:1精準複刻。
正是根據人腦識彆機製的精準複刻，人工智能才能做到擁有像人一樣類似的能力。
所以說，人工智能看似是計算機學，實則本質上是仿生學。
依托於對人類機能的深入研究，人工智能發展出了一整套神經網絡係統。
這些係統通過模擬人類的神經元連接和突觸可塑性，逐步建立起了龐大的人工智能體係。
然而，即使到林楓所熟知的101novel.com24年，這一體係依舊被限製在弱人工智能的範疇。
弱人工智能指的是專注於單一任務的人工智能係統。
它們可以在特定任務中表現出色，例如圖像識彆、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。
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弱人工智能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，強人工智能卻是完全不同的層次。
強人工智能能夠像人類一樣，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能，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101novel.com24年，全球範圍內仍然沒有任何人工智能突破弱人工智能的壁壘，強人工智能始終隻是理論中的可能性。
這種始終被局限在弱人工智能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能的設計本身，而是在於其底層神經網絡的基礎依然沿襲自普通人類的神經係統。
人類的神經網絡有著生物進化帶來的固有限製，包括處理信息的方式、速度和容量。
在這一基礎上，儘管卷積神經網絡模仿了大腦的層次化結構，儘管我們能讓人工智能執行極為複雜的任務，但這些網絡的根本性缺陷限製了它們的發展空間。
換句話說，人工智能的“大廈“依舊是基於普通人類的生物學模型搭建的，儘管結構可以精巧無比，但它的基礎注定了其上限依舊有限。
而林楓腦海中的“超級記憶宮殿“卻帶來了一種新的可能。
林楓覺得其體內的神經網絡尤其是跟記憶以及信息處理方麵有關的神經網絡很可能跟普通人的那套神經網絡有些不同了。
普通人的記憶來自於反複、刻意強化等環節。
而林楓不用這麼麻煩，林楓能夠精確記憶和快速提取信息。
這些都充分表明林楓體內的神經網絡機製很可能與傳統人類神經網絡有了很大的區彆，至少邏輯層麵截然不同，
而能‘內視’自己身體中的細胞運作，感知到它們的諸如自我修複這樣的過程這種能力更是不同尋常。
普通人類的大腦和身體，無法做到這樣的感知或信息處理方式，而林楓的“超級記憶宮殿“似乎擺脫了生物學上效率和管理成本的桎梏，展現了更高效的信息處理方式。
這一切的一切，林楓感覺奧妙無窮。
可能因為職業敏感性，林楓感覺如果能搞懂這背後的機製問題，注定是受益無窮。
彆說是搞懂這背後所有的奧秘了，僅僅是把其身體內的全新神經網絡構型搞懂並得以在計算機層麵加以複現，就會造成非凡的意義。
這種全新的神經網絡，為了跟普通人的那套神經網絡加以區分，林楓姑且對其命名為超神經網絡。
如果能將這種超神經網絡搞出來，無疑意味著這是一種全新的人工智能底層架構。
下層基礎決定上層建築。
不同於依托傳統神經網絡而始終囿於弱人工智能範圍內，
依托超神經網路架構的全新的人工智能網絡很可能徹底打破局限，真正超越弱人工智能，為強人工智能甚至超人工智能了堅實的基礎。
這樣的人工智能不再局限於執行單一任務，而是能夠在複雜環境中自主學習和適應，甚至產生自我意識，徹底突破弱人工智能的天花板。
儘管這隻是一種想法，但林楓愈發覺得這種想法很有搞頭。
最關鍵的是林楓是有樣本可循的。
林楓的樣本就是他自己。
如果林楓的上述猜測成立，那麼某種意義上來講林楓現在自身大概率就是一個典型的強人工智能樣本甚至是超人工智能的樣本。
在有樣本的情況下，原理也沒什麼太複雜。
到時候林楓要做的隻是按圖索驥，搞懂自身的秘密就夠了。
當然，知易行難，林楓想法有關於通過底層重構的事情而打破弱人工智能的禁錮那肯定非一朝一夕之功。
林楓需要很久的時間布局，這個過程需要很大的投入，包括金錢、精力等等，還可能麵對著種種未知的風險，畢竟就像誰也想不到弱人工智能的風險一般，強人工智能和超人工智能真正的風險也完全是未知數。
不過問題不大，儘管需要很多投入，但如果能成功，意義將是重大的，對林楓來說，他自身也將受益良多。
大概就以後林楓能跟圖靈一樣的地位吧。
而且這還隻是學術上的地位。
實際上經濟上的地位還會更牛掰。
想想隻是弱人工智能相關的那些應用，包括人臉識彆、自動駕駛之類的那些，隨便拎出一個都是萬億美元級彆的市場。
而強人工智能背後會蘊含多麼巨大的一筆財富呢？
很難量化，但保守估計在101novel.com萬億美元以上。
甚至可能成為東大經濟增長的新引擎。
完全有可能使得東大經濟依舊保持10以上的高增速。
想到這個林楓也是內心狂喜啊。
這個外掛牛逼大了。
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