只要把这些理念和算法都理解了，他就有可能创造出一个与莫斯同级别的人工智能。
像是数据库和功能模块什么的，只要创造出了人工智能，都是可以慢慢积累起来的。
所以陈神这段时间来的研究重点就是现在解密的系统底层架构，以及一种特殊的人工神经网络算法。
神经网络算法是一种模拟人脑结构的算法模型，它由许多层不同的单元构成，每一个不同的单元可以类比为人脑中的神经元。
这些单元的功能结构简单，但是它们就像人大脑中的神经元一样，相互连接着，每一个单元对于数据的运算结果都会输入下一层单元，这样一层一层地运算下来，最终可以实现非常复杂的数据计算，从而得到人们所期望得到的结果。
神经网络算法的用途十分广泛，大众经常使用的图片识别、语音识别、乃至AI换脸的背后都有它的影子。
同时它也是计算机自行“学习”的基础。
以图片识别作为例子，如果向计算机展示猫的图片，计算机就可以通过算法分析并记住猫的特征。
并且在之后展示的其他图片中，计算机可以根据这些特征识别出图片里面的猫，这种识别会随着识别量的增大而越来越精确。
这就是计算机的学习。
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