【无标题】神经网络是机器学习的主流

       如今，机器学习俨然成为AI技术的主流，而神经网络又是机器学习的主流，成为AI算法的必备技能，虽然神经网络并不代表机器学习全部，虽然还有线性回归、支持向量机、决策树、遗传算法、聚类算法等诸多方法。

      神经网络是什么？虽然起源于对大脑神经系统生理机制的探索和模拟，然而研究者却并不醉心于生理学意义上人脑学习机制，而是借用有限的神经活动机制的认识，去探求AI面临的问题，构造出能解决某些实际问题的神经网络数学模型，再进一步运用特定的神经网络算法去实现。

      神经网络就发展历史来看，可以分为四个阶段：启蒙期、低潮期、复兴期和兴盛期。

      启蒙期：1890年代至1969年，标志性事件有：1890年代，威廉.詹姆斯第一描述了神经细胞的工作原理，1943年，麦卡洛克和皮特斯提出了M-P神经元模型，第一次用数学方式描述了神经元的工作原理，成为人工神经网络的起点，1949年，唐纳德·赫布探究了人类的学习规则，其学习假设是重复激活使相关链接权值得到加强。1957年罗森布拉特提出了感知器及其收敛定理。不久威德罗和特德·霍夫提出Widrow-Hoff神经网络算法，第一次给出了一个具体的学习算法LMS（Learning Management System），其实质是基于减少均方误差的线性学习准则。

       低潮期：1969年，明斯基出版《感知器》，指出感知器存在致命缺陷，一是只能用于线性问题的求解，二是感知器理论上还不能证明其具备多层意义。明斯基的断定如一盆冷水，将人工神经网络浇入低潮，一直持续到80年代初，这一阶段虽然低潮，但并非空白，仍有科荷伦的自组织网络、格罗斯伯格的自适应共振理论和福岛邦彦的新认知机相继提出。

       复兴期：从1982年霍普菲尔德提出hopfield神经网络模型，1986年罗森布拉特和辛顿提出BP神经网络，到1987年国际第一届神经网络会议在美召开，有上千人与会，标志着人工神经网络的全面复兴。

       兴盛期：可以把第一届神经网络会议当做兴盛期的标志事件，但我更愿意将2006年辛顿和萨拉霍蒂诺发表的关于深度学习的论文作为标志事件，因为深度学习经过阿尔法狗战胜围棋冠军的推广，已经深入人心，随后出现的卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNN）进一步将图像识别夯实为成熟技术。

      神经网络一路高歌猛进，直到2022年11月OpenAI推出ChatGPT，神经网络随即进入生成式大模型时代。

       模型上，神经网络虽然模型众多，但最具代表的有：BP神经网络、hopfield神经网络、卷积神经网络和大模型。

      学习算法上，从前馈误差反向传播、反馈迭代算法、梯度推进算法、模拟退火算法到CD学习算法。

         应用上，从大数据分析、图像压缩、图像识别到棋类游戏，神经网络和深度学习俨然成为人工智能的代名词。

        人工神经网络的应用虽然无孔不入，但仍有局限性：

        一是人工神经网络来自于脑神经科学，但仍然是基于有限认识上的行为模仿，其实质上是基于不同类型的有向图上的数学优化算法，并且不是精确的求解，而是通过一定的样本的反复学习训练，形成一定的权值记忆，结合神经网络模型的收敛性，以期达到一个近似统计学意义上的最佳求解，虽然很管用，但更像是一种数学游戏，鉴于脑科学认识的局限性，仍然谈不上是人类智慧复制。

        二是人工神经网络仍然不存在一个放之四海皆准的通用模型，需要根据具体的问题，由专家运用智慧去构造，虽然研究阿尔法狗的戴密斯·哈萨比斯目前正在致力于通用神经网络模型的研究，但还没有公之于众的结果。

         三是人工神经网络虽然具备多层，仍然是有限神经元的连接，仍不具备人脑亿万神经元的连接规模。

       纵然如此，这有限的连接，就能制造出让人瞠目结舌的智能，一旦获得进一步的突破，会是怎样的一个局面，值得人们期待和担忧。