接待来到科普中国终点推出的寒假宏构栏目"给孩子的高新科技课"！现金九游体育app平台

东谈主工智能手脚现在最前沿的科技之一，正在以令东谈主惊奇的速率编削着咱们的生涯。从智能语音助手到无东谈主驾驶汽车，从 AI 绘图到机器学习，它为咱们掀开了一个充满无尽可能的改日。本栏目将以简略明了的面容，用视频和笔墨给孩子讲明东谈主工智能的旨趣、运用偏激对社会的长远影响。

快跟咱们一王人开启这场 AI 之旅吧！

先来看视频：

以下为笔墨版块：

生涯中，AI 图像识别无处不在。

看到不顽强的植物？拍张像片，分分钟就能找到谜底。自动驾驶汽车也好像长了眼睛相同，能轻随意松判断出，那边是谈路，那边是树木。东谈主脸识别本事，也让咱们终明晰刷脸支付。

而这一切，都离不开一项本事——卷积神经汇注。这项本事，就像 AI 的眼睛。

想了解 AI 的眼睛是怎么责任的，咱们先要看一看动物的眼睛是怎么责任的。

从猫眼到 AI 眼：视觉神经元的启示

20 世纪 50 到 60 年代，大卫 · 休伯尔和托斯坦 · 威泽尔对猫的视觉进行了询查，他们发现，在一幅画面插足猫的视线之后，猫大脑中厚爱视觉的神经元，被不同的东西激活了。

为了便捷长入，咱们看个例子。比如这么一幅画面，有的神经元对画面中物体的旯旮线条异常感兴致，会留神措置这些信息，有的神经元对大块的心扉比较敏锐，更擅长措置这些信息。这些神经细胞一王人责任，匡助生物识别各式复杂的图像。

埃德加 · 德加  《去外省的跑马场》（At the Races in the Countryside）1869

这项询查，让大卫和托斯坦取得了 1981 年诺贝尔生理学或医学奖，也启发了东谈主工智能畛域一个异常遑急的算法，卷积神经汇注。

在 1980 年代，日本科学家福岛邦彦遐想了一个叫作念 Neocognitron 的模子，用来识别日文手写字符，Neocognitron 中有不同的"层"，用来索要对不同的信息，临了概括这些信息对识别到的字符进行判断。

这启发了一位叫作念扬 · 乐昆的法国科学家，扬 · 乐昆遐想出了最早的卷积神经汇注，况兼基于卷积神经汇注，教悔了 LeNet 模子。这个模子在那时被许多银行用来识别手写字符。咱们通过一个简略的例子，来望望卷积神经汇注是如何责任的。

卷积神经汇注：图像识别的幕后英杰

和神经汇注比拟，卷积神经汇注在识别图片的时候，多了两个经由：卷积和汇聚。

卷积，这个经由，是由一个叫卷积核的东西完成的。

一张图片，在缱绻机的眼里，其实是一个个像素点构成的矩阵，卷积核不是单独去考虑每一个像素点上的信息，而是同期对某个区域，比如 3 × 3，5 × 5 的像素点信息进行措置。这么不错概括考虑相邻像素点的信息，更好地索要出更高档特征。

你不错想象一下，卷积核就像是一个不雅测员拿着有特定视线的千里镜去看一幅图片，把看到的信息措置纪录下来。

而且咱们不错设立有不同侧重心的不雅测员，以索要图片中的不同维度信息。比如，有的不雅测员留神索要心扉信息，有的留神索要物体旯旮轮廓信息，有的挑升索要某个特定步地的信息。临了概括这些信息，匡助神经汇注作念出更好的判断。

此外，卷积神经汇注还有一个遑急的尺度——汇聚（又称池化）。

图一刹常是一个异常大的矩阵，汇聚无意把一块区域里的信息压缩成一个信息。假如，对一个 16 × 16 的矩阵，不错通过汇聚的步调，索要 2 × 2 格子里心扉最深一格的信息，就能把它形成这么的 8 × 8 的矩阵。要是再进行一次交流的汇聚，就不错把 8 × 8 的矩阵，形成 4 × 4 的矩阵。诚然图像汇聚后会有一些变化，然则照旧保留了统统图像中的基本特征。

卷积和汇聚，让卷积神经汇注无意异常好地对图片信息进行索要，关于图像的学习措置服从上有了异常大的擢升。

天然，卷积神经汇注也会使用跟神经汇注相同的反向传播算法，不遗弃据已知逼迫逆向治疗神经汇聚会的参数，以作念出越来越准确的判断。

那么，AI 如何编削一些行业的生态？接下来的几集中，咱们将一同探究。

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本文为科普中国 - 创作培育决议作品

出品｜中国科协科普部

监制｜中国科学本事出书社有限公司、北京中科银河文化传媒有限公司

作家丨北京云‍‍御纪文化传播有限公司

审核丨秦曾昌   北京航空航天大学   自动化科学与电气工程学院   副评释

经营丨符想佳

责编丨符想佳‍‍

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