机器究竟是如何学习的?

克里斯向瑞波戈基因公司的彼得·克拉克提出了这个问题。

彼得:有相似之处。你可以想象你的大脑工作的方式是有一堆神经元，也许在你的大脑中有1000亿个神经元，它们都是连接在一起的。每一个神经元都从另一个神经元接收输入决定如何行动并发出信息，然后这些信息被输入到所有其他神经元。实际上，这是一个相当简单的核心基础结构，在自然界中所有的大脑背后，但这是所有神经元如何协同工作的真正方式。自然界中有一种被称为“涌现”的特性，许多简单的事物相互作用会导致更高层次、更复杂的行为，你会一次又一次地看到这种现象。

最好的观察地点之一是在蜂巢或类似的地方，每只蜜蜂都以相对简单的方式行动，但它们一起设法创造了这些巨大的蜂巢，它们可以用比任何一只蜜蜂都复杂得多的方式思考。同样的过程也发生在你的大脑里，你的身体和其他各种方式。这些被称为“连接主义模型”，即简单的组件如何聚集在一起，并通过它们的相互作用，导致更高层次、更复杂的行为的模型。我们的大脑就是这样工作的，这些人工神经网络以完全相同的方式，通过相同的过程工作。

他们在很多方面都不一样。我们真的不了解人类大脑如何工作的各个方面，我们也不了解细胞是如何工作的。所以，我们不能精确地说，它们的工作方式和人类的学习方式是一样的，但它们确实使用非常非常相似的过程。