AI解剖课堂 · Part 2 机器是怎样学习的

第 16 章 一个神经元

Q. 新开了一家火锅店，AI 怎么判断它好不好吃？

1. 大脑里的神经细胞（神经元）会从好几个地方接收信号，再加在一起。加起来的信号够强，就传给下一个细胞。
2. 我们用模仿它的人工神经元，来判断“这家火锅店好吃吗？”A 店辣度 3 级，排队 2 桌，人均 40 元。
3. 每个输入都要乘上一个权重（weight）。权重是决定这条信息有多重要的旋钮（第 12 章），负数就是扣分。
4. 把乘好的值全部加起来，再加上偏置（bias）2。偏置是一条信息都没有时的基础分。总分是 3.5 分。
5. 我们规定 4 分以上算好吃。现在是 3.5 分，所以这个神经元判断“不算好吃”。
6. 转动旋钮，判断就会改变。把排队的权重从 1 调到 1.5，总分变成 4.5 分，现在算好吃了。
7. 1958 年的感知机就是这样的神经元（第 3 章）。GPT-⁠3 的 1750 亿个旋钮，大部分也是这样的权重。
8. 相乘、相加、加上偏置，再做判断，这就是一个神经元。不过，它有个弱点。

本章小结

• 神经元：每个输入乘上权重，全部相加，再加上偏置。
• 权重 = 信息重要程度的旋钮（负数就扣分），偏置 = 基础分。
• 旋钮一变，判断就变。学习 = 找到好的旋钮。