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如何看待华人物理科学家张首晟所说：摩尔定律不灭，人工智能就能大发展？
最近半个世纪以来，最大的技术进步出现在计算机科学与通讯这个领域，最早人们是用带孔的卡片来存储信息，用真空管组成的电路来处理信息。后来进化到用磁性材料来存储信息，用晶体管，集成电路，乃至大型集成电路来处理信息。
在这波信息技术革命的浪潮中，有一个显著的特征，就是每过大概十八个月，计算机处理信息的能力就会提高一倍，这就是所谓摩尔定律。
诺伊斯（左）和摩尔（右）是因特尔公司的创始人，同时他们都是固态物理学家。摩尔定律是个经验定律，类似的定律在历史上其实也不是第一次出现。据说在煤钢、电气革命的年代，人们逐渐开始使用机器来替代人力及畜力，在这个过程中据说也有类似的规律，即每过大约十八个月，机器的马力提高一倍。
在这样一个高昂的技术发展时期，用科学的语言说就是存在一个幂律的增长。每过大约十八个月，技术指标就要颠覆一次，如果你不立刻采用与之相关的新技术的话，你就要落后，就要被颠覆掉。
我们发现，在煤钢、电气革命的十九世纪末，二十世纪初正是上演了这样一幕话剧，以军舰为例，铁甲战舰是以机器驱动的，每十八个月刷新一次机器的马力，意味着十八个月之后的军舰就能跑的比你更快，或者在和你跑的差不多速度的前提下，大幅度增加火炮口径，加大吨位，增加铁甲厚度。
图为吉野号，航速非常快，装备多门速射炮，但吉野号其实也很快过时了。这意味着各种风格的铁甲舰会突然大量出现，快速演化，相应地海军战术，及海军思想也会快速刷新。所以我们在100多年前，看到了北洋海军每几年就会被推销一次最新理念的战舰，隔个几年不采购，旧舰以及基于旧舰的老战法就会过时。
这个过程从美国南北战争一直迭代发展到一战时期的日德兰大海战，海军主力舰的形态才稳定下来，一战后，各国制造的战列舰和战列巡洋舰已经开始趋同，并发展到技术所能支持的极值。
回到信息技术，其实摩尔定律并不仅存在于半导体/集成电路的年代，有人甚至把这种趋势追溯到真空管的年代。换句话说只要是利用电子作为信息运算的介质，就一直存在摩尔定律。
所谓真空管就是“电灯泡”，热电子在电灯泡里输运，图为早期的真空管计算机ENIAC正在换灯泡。为什么会存在摩尔定律？除了科学上的原因外，商业上的原因也很重要。科学上的原因主要指的是物理定律对使用电子作为信息加工和存储的介质，其尺寸的下限其实是很小的，我们从真空管的尺寸（厘米）出发，一直缩小的10纳米的尺寸，有巨大的可以拓展的空间。
甚至我们说从10纳米到1埃，也依然有很大的拓展空间，当然在这个过程中我们需要发现新的材料，发展新的技术方案，但作为物理学的理论，我们描述并操控10nm到1埃尺寸物理系统性质的能力还是有的。
当然这个过程中，需要投入的人力和物力的成本会越来越高。那么为什么有人愿意出这个钱呢？这是因为今天以信息技术为基础的公司是最值钱的公司，他们有一套最成熟，最高效的从全社会吸金的系统。
移动互联网的兴起也就十年吧。如果大家回忆一下的话，我们会发现最近二十年来，前十年我们大概每过1到2年就需要换一个电脑，后十年则是我们每过一、两年换一部手机。
电脑和手机都是信息处理和传输的工具，如果我们不换的话，我们就没法运行最新的软件，没法保持工作的生产效率，甚至没法社交维持正常的生活。
这个颠覆性，和我刚刚讨论的铁甲舰的进化是一样的，正是因为信息处理的能力每18个月就翻翻，今天的IT巨头就会按这个节奏组织它们的产品更新，每一到两年就逼你换一次电脑或手机，否则你就有被颠覆掉，或与时代脱节的风险。
一、到两年是个合适的时间间隔，我们一般都是以一年为单位考虑预算的，个人消费及公司产品升级都是如此，土豪一点每年升级一次，节省一点每两年升级一次。并且一到两年也是合适的产品研发及市场营销周期。
为了维持IT巨头的超额利润，摩尔定律必须被维持。区别是以前可以像挤牙膏一样来维持，现在技术储备少了，我们就需要投入越来越多的钱来尽量维持摩尔定律。
据说现在摩尔定律的趋势已经很难维持了，正是因为此，大家才重新重视算法，所谓硬件不行，软件补，大数据，机器学习以及人工智能的流行可能和这个都有关系。
从左至右：边电流器件，拓扑量子计算和斯格明子存储。同时一些，看起来更创新的方案，比如类脑计算，量子计算，自旋电子学，石墨烯电子学等都在紧锣密鼓地被研发中。工程技术的进步一定是被目标驱动的，一定是被投入驱动的。
从这个角度，我们虽然无法预料具体是哪一种技术方案（或技术组合）能延续摩尔定律，但摩尔定律必须被延续。否则世界将进入一个停滞期，那样也许将是一个更不美好的世界。
人工神经网络分析方法
人工神经网络简称神经网络(NN)，是基于生物学中神经网络的基本原理，在理解和抽象了人脑结构和外界刺激响应机制后，以网络拓扑知识为理论基础，模拟人脑的神经系统对复杂信息的处理机制的一种数学模型。
该模型以并行分布的处理能力、高容错性、智能化和自学习等能力为特征，将信息的加工和存储结合在一起，以其独特的知识表示方式和智能化的自适应学习能力，引起各学科领域的关注。
它实际上是一个有大量简单元件相互连接而成的复杂网络，具有高度的非线性，能够进行复杂的逻辑操作和非线性关系实现的系统。
让人工智能深度自我学习，其后果将是人类被统治吗？
人工智能不单单只是具有一定学习的工能，在未来可能会出现很精确复杂的算法赋予人工服智能思考和具有感情的能力，但小编觉得，如果在未来的人工智能达到了这个程度，到时候我们就不是仅仅应该思考人类是否会被其消灭的问题了，更多的是考虑人性的问题了。同时如果在未来科技允许的情况下，给人工智能编译一套为人类服务的核心算法也不是不可能，到时候人类也可以与其和平相处，还有人工智能可以是用来解决我们人类无法解决的问题的，比如说一些高精度的运算，高精度的操作，以及在危险环境下代替人类的作业等等的，但是在未来人工智能将会具有更多我们想象不到的能力，如果把握得当它将为我们人类的科技文明带来一个新的纪元，如果把握不当也可能给我们带来毁灭性的打击。这把双刃剑我们需要用在合适的地方和领域，或者说在不同的领域分配不同的工能。最后小编要在这里表明一下小编的态度，在人类未来的发展过程中人工智能是围绕的人为核心的，通俗的说是人类在未来进不中的辅助，是一个过程，需要我们去适应，从而那些什么毁灭就显得有些牵强了。
人工神经网络的运作可以粗略分为
2.隐藏层（HiddenLayer）：中间层节点，负责对输入数据进行处理和转换。可以包含多个隐藏层，每个隐藏层都有多个节点（神经元）。
3.权重与偏置调整（WeightandBiasAdjustment）：每个连接都有一个权重，表示不同特征对结果的重要性。在训练过程中，通过调整权重和引入偏置，来逐步优化神经网络的性能。
4.激活函数应用（ActivationFunctionApplication）：为了引入非线性因素，每个节点在接收到输入后会使用一个激活函数，如ReLU、Sigmoid等，来对输入进行非线性变换。
5.输出层（OutputLayer）：最后一层的节点负责产生最终的输出，表示神经网络对输入数据的预测或分类结果。
6.损失函数计算（LossFunctionCalculation）：通过比较网络输出与实际标签之间的差异，使用损失函数来衡量预测的准确度。常见的损失函数包括均方差、交叉熵等。
7.反向传播（Backpropagation）：根据损失函数的结果，通过反向传播算法，将误差从输出层向前传递，调整每个节点的权重和偏置。
8.重复训练（RepeatedTraining）：进行多轮训练，不断调整权重和偏置，以减小损失函数的值，提高网络的准确度。
9.输出结果（OutputResult）：在训练完成后，通过将输入数据输入到已经训练好的神经网络中，得到最终的输出结果。
这些步骤描述了一个典型的前馈神经网络的工作过程。随着神经网络的发展和应用，还出现了其他类型的神经网络，比如循环神经网络、卷积神经网络等，其运作方式和步骤会有所不同，但整体的思路和基本原理相似。
关于人工智能与拓扑到此分享完毕，希望能帮助到您。
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