认知 COGNITION
有一个关于机器如何学习的故事。假如你是美国军方，你肯定希望有能力发现敌人藏起来的东西。也许他们在树林里藏了一队坦克，涂上具有迷惑性的迷彩图案，停在林间树后，用枝叶遮挡着。光与影交织成的纹样，绿色与棕色颜料画出的奇形怪状，这一切与大脑视觉皮层几千年来的演化结果互相串联，使坦克的坚实轮廓变得飘忽不定、难以成形，与周围的植物融为一体。但如果有另一种观察方法呢？如果你能快速进化出一种视觉机制，能够察觉树林与坦克的不同之处，从而使原本难以发现的东西立刻跃入眼帘呢？
要达到这个目的，其中一种方法就是训练机器来寻找坦克。你可以集结起一个排的战士，让他们把多辆坦克藏到树林里，然后给它们拍些照片，就拍100张好了。接着你再拍100张只包含树木的照片，然后从两套照片中各选50张，展示给某个神经网络工具，即一款模拟人类大脑的软件。神经网络完全不认识什么坦克、树林或者光影，它只知道这50张照片里有某个很重要的东西，而另外50张照片里没有，它要做的就是找出两者的不同之处。它将通过多个神经元层对照片进行扫描，对图像进行微调并评判，但不带有进化过程在人类大脑中烙下的任何成见。过一会儿，它就能学会如何找到藏在树林里的坦克。
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第六章
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