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广泛尝试、不断反馈的策略,与人脑在面对问题时的工作方式很相似。

想象一个人,在尝试解决试卷上的数学题时,究竟是怎样思考,想出办法呢;

大脑的思考过程,人皆有之,却好似很难用语言来清晰描述,教师指导学生,也往往是泛泛的“认真想一想”、“换个思路想”,其实这时候大脑究竟在做什么呢,无非是利用以往积累的神经突触网络,发动神经刺激,将所有可能涉及到题目、可能给出解决方案的神经连接路径都尝试一遍而已。

这过程中,绝大多数路径都指向“否决”,极少数路径一时没有被判无效,或许,还会连通到逻辑关联的其他路径,运气好的话,在经历难以想象的繁复生物电过程后,大脑会半回顾、半新创的给出一条可行路径,问题才得以解决。

这种过程,在人工智能领域,似乎就是所谓的“神经网络”。

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