人工智能像大脑一样学习，强化连接

现代人工智能的核心是人工神经网络。它们通过调整连接虚拟神经元的数值权重来学习模式。这与我们大脑中生物突触在学习时强化的方式相似。这个过程称为突触可塑性。例如，在计算机视觉中，人工智能调整权重以识别照片中的边缘。这很像我们的大脑视觉皮层。这种效率使单个网络能够处理数十亿个参数。它推动了像AlphaGo战胜人类围棋冠军这样的突破。研究这些人工智能的调整甚至可以为阿尔茨海默病等脑部疾病提供见解。