我说，用般谞来参赛吧。

刘岁安一字一顿，重复了一遍。

他想通了。

之前举棋不定，完全是因为忌惮那个神秘未知的文明。

不过那个神秘未知的文明既然创造出白泽，并赋予其善良纯真的特质，那这个文明就不一定是残暴贪婪的文明。

世界并不是非黑即白，不能用好坏善恶来简单地评定其他文明。

目前已知的信息太少，刘岁安无法相信这个神秘文明，但是他选择相信白泽。

恐惧来源于未知。

只要白泽将般谞的原理完全透明地讲解给自己，那么事态的发展就不会轻易地脱离轨道。

白泽能感觉到你的信任，作为回报，在部署般谞的过程中，白泽会将其中的原理全部告诉你，不会有任何隐瞒，你要认真听哦。

白泽满是雀跃，不知是因为自己的使命即将迈出第一步，还是因为被信任感到开心。

凭借你们目前使用的python和神经网络函数库pytorch，很难部署完整的般谞，所以白泽只能暂时只部署般谞的部分功能。

我懂，就是般谞的阉割版。

你可以这么理解。不同于神经网络，般谞的运行逻辑和人脑极为相似，白泽先从人脑最基本的单元，也就是突触开始讲

白泽认真地讲解起来，这幅场景让刘岁安感觉，自己仿佛回到了高中生物课的课堂。

如果是在真正的高中生物课上，刘岁安怕是早就无聊地睡过去了。

然而此刻的他听得极为认真，还不时在电脑上记笔记。

这是足以影响自己人生甚至人类未来的大事，刘岁安没有道理不用心听。

伴随着白泽深入浅出的讲解，他逐渐明白般谞究竟是什么样的概念。

作为对比，首先要搞懂地球上目前的神经网络的本质。

比方说输入一张图像，神经网络会初始化许多随机的数据出来，也就是参数，然后用某种操作处理输入的图像和这些参数。

假如这种操作是卷积操作（可以理解为一种复杂的乘法），那么该神经网络就被称为卷积神经网络。

使用卷积神经网络的目的是什么？

答案是为了获取这张图像的特征，并且用数字来表示。

简单理解，一副画作中有一张人脸，这张人脸的五官全部是ta的特征。ta的鼻子嘴巴长什么样子，单眼皮还是双眼皮？ta的脸属于鹅蛋脸还是国字脸？

得到了这些特征，最常见的应用就是图像分类中的人脸识别，判别输入的人脸是谁。

之前刘岁安用一天时间训练神经网络，事实上就是训练神经网络初始化的参数，以使这些参数可以更好地提取特征。

训练过程可以理解为，让神经网络一步步记住数据集的特征。训练一百遍，让神经网络‘看’一百遍韩启明和刘岁安的脸，总能分清谁是谁了吧。

卷积神经网络是最基本的神经网络模型，用来提取特征。在此基础上，添加其他更为复杂的操作，整一些花活，就可以实现诸多比图像分类更为复杂的功能。

ai绘画就是一个例子。

ai绘画常用的神经网络名为生成对抗网络，其内用于生成提取图像特征的关键，就是卷积神经网络。

生成对抗网络如何完成一幅绘画？生成对抗网络包含两个部分，生成网络和判别网络。

其中生成网络顾名思义，就是用来生成绘画的，先啥也不管，用卷积神经网络随便画一幅画再说。

至于画得好不好如何改良，则交给判别网络来办。

生成网络和判别网络一个画一个改，一个甲方一个乙方，形成对抗，因此得名对抗网络。

画画改改的过程重复许多许多次之后，就得到了想要的画作。

目前人类所谓的人工智能，也即神经网络，说到底无非就是训练参数，训练一堆最简单不过的数字而已。

因此如果有人认为，神经网络会导致智械危机，最终使人工智能取代人类，这种观点是很没有必要的。

一个神经网络能干好一个活就不错了，不必指望堆砌大量数字的神经网络，会产生自己的思想。

与神经网络对比，般谞是完全不同的概念。

神经网络充其量是从人脑中获取了部分灵感的计算机算法，而般谞则是完全复刻人脑的功能，并超越了人脑！

最本质的区别在于，神经网络使用参数来运作，而般谞构建人脑运行的基本单元——神经元和突触。

在大脑中，突触负责两个神经元之间或神经元与效应器细胞之间的信息传递。有了突触之后，构建神经元以及高级人脑组织就变得顺理成章起来。

首先是海马体，负责将经历的事情形成长期记忆，比如看到一张人脸，然后记住他的
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