不過雖然代碼不能完全照抄，他還可以學(xué)習(xí)里面的理念和算法。
這些才是這項技術(shù)真正的寶庫。
只要把這些理念和算法都理解了，他就有可能創(chuàng)造出一個與莫斯同級別的人工智能。
像是數(shù)據(jù)庫和功能模塊什么的，只要創(chuàng)造出了人工智能，都是可以慢慢積累起來的。
所以陳神這段時間來的研究重點就是現(xiàn)在解密的系統(tǒng)底層架構(gòu)，以及一種特殊的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法。
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法是一種模擬人腦結(jié)構(gòu)的算法模型，它由許多層不同的單元構(gòu)成，每一個不同的單元可以類比為人腦中的神經(jīng)元。
這些單元的功能結(jié)構(gòu)簡單，但是它們就像人大腦中的神經(jīng)元一樣，相互連接著，每一個單元對于數(shù)據(jù)的運算結(jié)果都會輸入下一層單元，這樣一層一層地運算下來，最終可以實現(xiàn)非常復(fù)雜的數(shù)據(jù)計算，從而得到人們所期望得到的結(jié)果。
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的用途十分廣泛，大眾經(jīng)常使用的圖片識別、語音識別、乃至AI換臉的背后都有它的影子。
同時它也是計算機自行“學(xué)習(xí)”的基礎(chǔ)。
以圖片識別作為例子，如果向計算機展示貓的圖片，計算機就可以通過算法分析并記住貓的特征。
并且在之后展示的其他圖片中，計算機可以根據(jù)這些特征識別出圖片里面的貓，這種識別會隨著識別量的增大而越來越精確。
這就是計算機的學(xué)習(xí)。
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