人工神经网络到底是什么？要从数十年前说起……

主要观点总结

本文介绍了人工神经网络的发展历程及其在机器学习领域的应用。文章提及了人工神经网络与基础物理科学的相提并论之处，以及其在图像识别、深度学习、模型发展等方面的进步和成就。文章还提到了AlphaFold获得诺贝尔化学奖和AlphaFold3的开源，以及自然语言处理领域的发展，特别是ChatGPT的里程碑意义。

关键观点总结

关键观点1: 人工神经网络的历史发展和重要性

文章回顾了人工神经网络从早期的基础模型发展到现代深度学习的历程，强调了其在机器学习领域的巨大贡献和潜力。

关键观点2: 人工神经网络与基础物理科学的比较

文章提出了人工神经网络与基础物理科学的相提并论之处，表明其在某些方面的重要性。

关键观点3: 人工神经网络在图像识别领域的突破

文章详细描述了人工神经网络在图像识别领域的成就，包括多层感知机的学习能力和卷积神经网络的引入对深度学习的推动作用。

关键观点4: AlphaFold的成就和AlphaFold3的开源

文章提到了AlphaFold获得诺贝尔化学奖和AlphaFold3的开源，强调了人工智能在科学研究领域的应用和发展趋势。

关键观点5: 自然语言处理领域的发展

文章介绍了自然语言处理领域的发展，特别是Transformer架构的提出和ChatGPT的里程碑意义，展示了人工智能在自然语言处理方面的巨大进步。

文章预览

*本文为《半月谈》2024年第22期内容 2024年的诺贝尔物理学奖垂青的成果，令物理学界无不意外，居然是“为推动利用人工神经网络进行机器学习作出的基础性发现和发明”。人工神经网络到底是什么？它的潜力，真的可以与基础物理科学相提并论吗？ 让我们从数十年前说起…… 从数学说起 1943年，神经学家沃伦·麦卡洛克和数学家沃伦·皮茨提出一种以数学建模模拟人脑神经元处理信息的系统，称为“多层感知机”。 上海交通大学自然科学研究院和数学科学学院副教授王宇光介绍，“多层感知机”可视为人工神经网络的一个简化版本，它可以有很多层，每一层含有众多神经元，每个神经元都是一个信息处理器。这一系统的原理颇近于数学中的复合函数，不同的层可以看作不同的函数。 王宇光展示团队研发的人工智能模型 许东远 摄 当年，多层感知 ………………………………