只要把這些理念和算法都理解了，他就有可能創造出一個與莫斯同級別的人工智能。

        像是數據庫和功能模塊什么的，只要創造出了人工智能，都是可以慢慢積累起來的。

        所以陳神這段時間來的研究重點就是現在解密的系統底層架構，以及一種特殊的人工神經網絡算法。

        神經網絡算法是一種模擬人腦結構的算法模型，它由許多層不同的單元構成，每一個不同的單元可以類比為人腦中的神經元。

        這些單元的功能結構簡單，但是它們就像人大腦中的神經元一樣，相互連接著，每一個單元對于數據的運算結果都會輸入下一層單元，這樣一層一層地運算下來，最終可以實現非常復雜的數據計算，從而得到人們所期望得到的結果。

        神經網絡算法的用途十分廣泛，大眾經常使用的圖片識別、語音識別、乃至AI換臉的背后都有它的影子。

        同時它也是計算機自行“學習”的基礎。

        以圖片識別作為例子，如果向計算機展示貓的圖片，計算機就可以通過算法分析并記住貓的特征。

        并且在之后展示的其他圖片中，計算機可以根據這些特征識別出圖片里面的貓，這種識別會隨著識別量的增大而越來越精確。

        這就是計算機的學習。

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