人工智能时代，神经网络的原理及使用方法 微课堂

Posted 2023-05-01

参考技术A

人工智能时代已经悄然来临，在计算机技术高速发展的未来，机器是否能代替人脑？也许有些读者会说，永远不可能，因为人脑的思考包含感性逻辑。事实上，神经网络算法正是在模仿人脑的思考方式。想不想知道神经网络是如何“思考”的呢？下面我向大家简单介绍一下神经网络的原理及使用方法。

所谓人工智能，就是让机器具备人的思维和意识。人工智能主要有三个学派——行为主义、符号主义和连接主义。

行为主义是基于控制论，是在构建感知动作的控制系统。理解行为主义有个很好的例子，就是让机器人单脚站立，通过感知要摔倒的方向控制两只手的动作，保持身体的平衡，这就构建了一个感知动作控制系统。

符号主义是基于算数逻辑和表达式。求解问题时，先把问题描述为表达式，再求解表达式。如果你在求解某个问题时，可以用if case这样的条件语句，和若干计算公式描述出来，这就使用了符号主义的方法，比如“专家系统”。符号主义可以认为是用公式描述的人工智能，它让计算机具备了理性思维。但是人类不仅具备理性思维，还具备无法用公式描述的感性思维。比如，如果你看过这篇推送，下回再见到“符号主义”几个字，你会觉得眼熟，会想到这是人工智能相关的知识，这是人的直觉，是感性的。

连接主义就是在模拟人的这种感性思维，是在仿造人脑内的神经元连接关系。这张图给出了人脑中的一根神经元，左侧是神经元的输入，“轴突”部分是神经元的输出。人脑就是由860亿个这样的神经元首尾相接组成的网络。

神经网络可以让计算机具备感性思维。我们首先理解一下基于连接主义的神经网络设计过程。这张图给出了人类从出生到24个月神经网络的变化：

随着我们的成长，大量的数据通过视觉、听觉涌入大脑，使我们的神经网络连接，也就是这些神经元连线上的权重发生了变化，有些线上的权重增强了，有些线上的权重减弱了。

我们要用计算机仿出这些神经网络连接关系，让计算机具备感性思维。

首先需要准备数据，数据量越大越好，以构成特征和标签对。如果想识别猫，就要有大量猫的图片和这张图片是猫的标签构成特征标签对，然后搭建神经网络的网络结构，再通过反向传播优化连接的权重，直到模型的识别准确率达到要求，得到最优的连线权重，把这个模型保存起来。最后用保存的模型输入从未见过的新数据，它会通过前向传播输出概率值，概率值最大的一个就是分类和预测的结果。

我们举个例子来感受一下神经网络的设计过程。鸢尾花可以分为三类：狗尾鸢尾、杂色鸢尾和佛吉尼亚鸢尾。我们拿出一张图，需要让计算机判断这是哪类鸢尾花。人们通过经验总结出了规律：通过测量花的花萼长、花萼宽、花瓣长、花瓣宽分辨出鸢尾花的类别，比如花萼长>花萼宽，并且花瓣长/花瓣宽>2，则可以判定为这是第一种，杂色鸢尾。看到这里，也许有些读者已经想到用if、case这样的条件语句来实现鸢尾花的分类。没错，条件语句根据这些信息可以判断鸢尾花分类，这是一个非常典型的专家系统，这个过程是理性计算。只要有了这些数据，就可以通过条件判定公式计算出是哪类鸢尾花。但是我们发现鸢尾花的种植者在识别鸢尾花的时候并不需要这么理性的计算，因为他们见识了太多的鸢尾花，一看就知道是哪种，而且随着经验的增加，识别的准确率会提高。这就是直觉，是感性思维，也是我们这篇文章想要和大家分享的神经网络方法。

这种神经网络设计过程首先需要采集大量的花萼长、花萼宽、花瓣长、花瓣宽，和它们所对应的是哪种鸢尾花。花萼长、花萼宽、花瓣长、花瓣宽叫做输入特征，它们对应的分类叫做标签。大量的输入特征和标签对构建出数据集，再把这个数据集喂入搭建好的神经网络结构，网络通过反向传播优化参数，得到模型。当有新的、从未见过的输入特征，送入神经网络时，神经网络会输出识别的结果。

展望21世纪初，在近十年神经网络理论研究趋向的背景下，神经网络理论的主要前沿领域包括：

一、对智能和机器关系问题的认识进一步增长。

研究人类智力一直是科学发展中最有意义，也是空前困难的挑战性问题。人脑是我们所知道的唯一智能系统，具有感知识别、学习、联想、记忆、推理等智能。我们通过不断 探索 人类智能的本质以及联结机制，并用人工系统复现或部分复现，制造各种智能机器，这样可使人类有更多的时间和机会从事更为复杂、更富创造性的工作。

神经网络是由大量处理单元组成的非线性、自适应、自组织系统，是在现代神经科学研究成果的基础上提出的，试图模拟神经网络加工、记忆信息的方式，设计一种新的机器，使之具有人脑风格的信息处理能力。智能理论所面对的课题来自“环境——问题——目的”，有极大的诱惑力与压力，它的发展方向将是把基于连接主义的神经网络理论、基于符号主义的人工智能专家系统理论和基于进化论的人工生命这三大研究领域，在共同追求的总目标下，自发而有机地结合起来。

二、神经计算和进化计算的重大发展。

计算和算法是人类自古以来十分重视的研究领域，本世纪30年代，符号逻辑方面的研究非常活跃。近年来，神经计算和进化计算领域很活跃，有新的发展动向，在从系统层次向细胞层次转化里，正在建立数学理论基础。随着人们不断 探索 新的计算和算法，将推动计算理论向计算智能化方向发展，在21世纪人类将全面进入信息 社会 ，对信息的获取、处理和传输问题，对网络路由优化问题，对数据安全和保密问题等等将有新的要求，这些将成为 社会 运行的首要任务。因此，神经计算和进化计算与高速信息网络理论联系将更加密切，并在计算机网络领域中发挥巨大的作用，例如大范围计算机网络的自组织功能实现就要进行进化计算。

人类的思维方式正在转变，从线性思维转到非线性思维神经元，神经网络都有非线性、非局域性、非定常性、非凸性和混沌等特性。我们在计算智能的层次上研究非线性动力系统、混沌神经网络以及对神经网络的数理研究，进一步研究自适应性子波、非线性神经场的兴奋模式、神经集团的宏观力学等。因为，非线性问题的研究是神经网络理论发展的一个最大动力，也是它面临的最大挑战。

以上就是有关神经网络的相关内容，希望能为读者带来帮助。

以上内容由苏州空天信息研究院谢雨宏提供。

领动·智能时代以编程为出发点：看看STEAM教育对孩子的重要性

在STEAM课堂上，老师围绕一个真实的问题，让孩子们自己组成课题小组开展研究，在研究期间，有可能通过面对面方式、网络方式与校外学习支持者、学习伙伴开展交流会。

在学习与研究过程中，孩子会被要求使用技术搜集、分析数据，并且设计、测试和改进一个解决方案，然后与同伴交流研究成果。这类学习方式，孩子往往需要花费更多课外时间。

那么我们现在以机器人课堂为例：机器人课堂通常采用的是项目式教学，以PBL教学模式为基础。

首先，通过课堂导入。老师以讲故事、看视频、图片或师生互动的方式来引导孩子进入本次课堂主题，然后针对此次问题，让孩子进行针对性思考，于此同时，孩子需要与同伴进行一场头脑风暴式的探讨，包括分析如何解决问题，研究解决方案等。

其次，动手实践也是机器人课堂的一大亮点。利用机器人课堂上的教具，实现作品的功能，完成任务，最终孩子需要展示自己的成果，并且独立完成作品介绍。

我们一起来看一下传统课程与创客课程的对比

传统课程

• 学生参与：灌输填鸭式，被动接受知识

• 能力培养：以分析能力为主

• 知识体系：较为局限

• 学习效果：短暂记忆，忘得快

• 课程评估：隐形、滞后、通过考试成绩判断成果

创客课程

• 学生参与：动手实践、自发探索

• 能力培养：突出实践能力、创新能力、分析能力的平衡

• 知识体系：综合数学、物理、电子、控制、硬件、软件等

• 学习效果：体验记忆、深度记忆

• 课程评估：直接成果、当场可见

STEAM教育对孩子有什么好处呢？

多领域多学科相结合：STEAM教育集成了数学、物理、化学、生物、机械、电子、材料、能源、计算机硬件、软件、人工智能，艺术等众多学科的知识，孩子在学习项目的过程中，能有机会接触到众多领域的知识。

STEAM教育培养孩子的综合素养：孩子能够通过STEAM，发现和强化他们有天赋的智能元素，发现和补强偏弱的智能元素。通过不同主题项目的设计，在自主体验过程中培养自己的动手能力、创新能力、综合能力、协作能力和语言表达能力等各种能力。同时有机会参加各类比赛，获得非常有价值的体验，为孩子未来的求学道路上，增加竞争力。

1.STEAM教育可以培养孩子多方面技能与思维能力：

现如今，社会越来越强调高素质复合型人才，之所以高考取消了文理分科，是因为偏科是难以造就这类人才的。在科学、技术、工程、数学、艺术之间存在着一种相互支撑、相互补充、共同发展的关系。

STEAM教育可以培养孩子动手技能和多样化的思维角度，在不同的思维方式中交互运用各种知识和技能。在实践他们生活相关的项目中，在知识的相互的碰撞中，实现深层次的学习、理解性学习，可以说是真正培养到了孩子各个方面的技能与认识。

2.用有趣的探索激发孩子学习的欲望，让孩子爱上造物，在造物中学习研究：

STEAM教育体系着重点在于对已有的知识进行拿来主义，能用上的都利用起来，围绕问题提出解决方案，选择不同的技术手段创造性的解决问题，这是问题导向式的教育体系，力求让孩子在探索中获得成就感和满足感，在寻求结果的尝试过程中锻炼思维方法和实践能力。

用这种探索性的方法调动起学生的兴趣和好奇心，是一种很好的引导方法。这才是教育实际的意义：启迪心智。

3.锻炼孩子的团队协作能力以及培养孩子的情商：

现代社会，单兵作战是难以成功的，团队的力量，通过互联网的放大，能造成几何倍数的影响力。优良的人才是需要有团队协作才能有更大的成就，社会的进步，也有赖于团队产生驱动力。让孩子在探索中学会相互交流，协调团队关系，获得别人的认同和帮助，这是产生杰出人才的重要锻造过程。

4.在探索过程中培养创新意识，以问题为导向工程技术为载体，验证自己的想法：

STEAM教育要求孩子们动手动脑，使得孩子注重实践、注重动手、注重过程，但提升动手实践能力不等于提升创造力。基于创新意识下，结合动手实践和探索才能真正唤醒孩子与生俱来的创造力潜能。以问题为导向，不用固定僵化的思路解决问题，而是尝试通过不同的方法和思路进行探索，用工程技术验证想法，从而锻炼创新意识，因此结合科学的方法还有艺术的思维，才能更好地激发创造力。

5.用艺术陶冶情操塑造软实力，舒缓科学逻辑推理所带来的焦虑和困扰：

艺术，可以舒缓科学逻辑推理带来的焦虑和困扰，艺术的直觉式思维可以帮助学生把握创造过程的目标性，另一方面也可以用艺术的非理性和跳跃性思维进行多角度的体悟、探索。通过生活经验的回忆、动手操作、实物观察、想象、描述、联想、模拟、分析和推理等途径，可以更好地培养思维能力，调节心智，提升自己的软实力。

在美国，有研究显示，STEAM计划以来几乎所有孩子都能从中获益。允许孩子运用所学技能对所有学科进行更为深入的探索，而这也正是孩子们能为未来所储备的最必要的，甚至是唯一必要的技能。

# 精彩 · 回顾 #