此网络非彼网络
在实现“像人一样的智能”的诸多可能途径中（见《当你谈论人工智能时，到底在谈论什么？》），人工神经网络似乎具有天然的合理性和说服力。我们都知道人的智能来自人脑，而人脑是个神经网络，不是吗？
当然没这么简单。所谓“人工神经网络”和人脑中的“神经网络”只有非常有限的共同点，而不同点则要多得多。我们不能仅仅因为它们名称上的相似性就断定它们会有相同的功能。
下图是参考资料[1]中的深度神经网络：
这类网络由若干层组成，每层中的人工神经元与相邻层中的神经元相连接。网络中的底层接受输入信号，顶层生成输出信号，中间层将下层的输出值做加权求和后经一个“激活函数”产生成本层输出值，以供上层之用。这样，每层将一个“向量”（即一串数值）变成另一个向量，而整个网络则代表了一个从输入层到输出层的“向量函数”。这里的输入可以是各种感知信号，中间层代表信号的概括和抽象，而输出则代表系统的认知结果或应对行为。
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