发布日期：2026-03-17 09:16    点击次数：111

接待来到科普中国荒谬推出的寒假佳构栏目"给孩子的高新科技课"！开yun体育网

东谈主工智能行为现在最前沿的科技之一，正在以令东谈主惊叹的速率改造着咱们的活命。从智能语音助手到无东谈主驾驶汽车，从 AI 绘制到机器学习，它为咱们翻开了一个充满无穷可能的曩昔。本栏目将以阳春白雪的神色，用视频和翰墨给孩子敷陈东谈主工智能的旨趣、利用过头对社会的真切影响。

快跟咱们悉数开启这场 AI 之旅吧！

先来看视频：

以下为翰墨版块：

活命中，AI 图像识别无处不在。

看到不果断的植物？拍张相片，分分钟就能找到谜底。自动驾驶汽车也好像长了眼睛同样，能轻唐突松判断出，那里是谈路，那里是树木。东谈主脸识别本事，也让咱们结束了刷脸支付。

而这一切，齐离不开一项本事——卷积神经蚁集。这项本事，就像 AI 的眼睛。

想了解 AI 的眼睛是怎么责任的，咱们先要看一看动物的眼睛是怎么责任的。

从猫眼到 AI 眼：视觉神经元的启示

20 世纪 50 到 60 年代，大卫 · 休伯尔和托斯坦 · 威泽尔对猫的视觉进行了不时，他们发现，在一幅画面参加猫的视线之后，猫大脑中发扬视觉的神经元，被不同的东西激活了。

为了便捷协调，咱们看个例子。比如这么一幅画面，有的神经元对画面中物体的旯旮线条荒谬感兴致，会肃穆料理这些信息，有的神经元对大块的神采比较明锐，更擅长料理这些信息。这些神经细胞悉数责任，匡助生物识别各式复杂的图像。

埃德加 · 德加  《去外省的跑马场》（At the Races in the Countryside）1869

这项不时，让大卫和托斯坦得回了 1981 年诺贝尔生理学或医学奖，也启发了东谈主工智能畛域一个荒谬蹙迫的算法，卷积神经蚁集。

在 1980 年代，日本科学家福岛邦彦想象了一个叫作念 Neocognitron 的模子，用来识别日文手写字符，Neocognitron 中有不同的"层"，用来索求对不同的信息，终末笼统这些信息对识别到的字符进行判断。

这启发了一位叫作念扬 · 乐昆的法国科学家，扬 · 乐昆想象出了最早的卷积神经蚁集，而且基于卷积神经蚁集，开导了 LeNet 模子。这个模子在其时被许多银行用来识别手写字符。咱们通过一个浅薄的例子，来望望卷积神经蚁集是如何责任的。

卷积神经蚁集：图像识别的幕后强者

和神经蚁集比拟，卷积神经蚁集在识别图片的时候，多了两个经过：卷积和汇注。

卷积，这个经过，是由一个叫卷积核的东西完成的。

一张图片，在策画机的眼里，其实是一个个像素点构成的矩阵，卷积核不是单独去筹商每一个像素点上的信息，而是同期对某个区域，比如 3 × 3，5 × 5 的像素点信息进行料理。这么不错笼统筹商相邻像素点的信息，更好地索求出更高等特征。

你不错想象一下，卷积核就像是一个不雅测员拿着有特定视线的千里镜去看一幅图片，把看到的信息料理纪录下来。

而且咱们不错树立有不同侧要点的不雅测员，以索求图片中的不同维度信息。比如，有的不雅测员肃穆索求神采信息，有的肃穆索求物体旯旮轮廓信息，有的挑升索求某个特定面目的信息。终末笼统这些信息，匡助神经蚁集作念出更好的判断。

此外，卷积神经蚁集还有一个蹙迫的面目——汇注（又称池化）。

图俄顷时是一个荒谬大的矩阵，汇注巧合把一块区域里的信息压缩成一个信息。假如，对一个 16 × 16 的矩阵，不错通过汇注的挨次，索求 2 × 2 格子里神采最深一格的信息，就能把它酿成这么的 8 × 8 的矩阵。如若再进行一次调换的汇注，就不错把 8 × 8 的矩阵，酿成 4 × 4 的矩阵。固然图像汇注后会有一些变化，然而也曾保留了悉数图像中的基本特征。

卷积和汇注，让卷积神经蚁集巧合荒谬好地对图片信息进行索求，关于图像的学习料理着力上有了荒谬大的教育。

天然，卷积神经蚁集也会使用跟神经蚁集同样的反向传播算法，不撤废据已知闭幕逆向养息神经汇鸠集的参数，以作念出越来越准确的判断。

那么，AI 如何改造一些行业的生态？接下来的几聚集，咱们将一同探究。

计议制作

本文为科普中国 - 创作培育辩论作品

出品｜中国科协科普部

监制｜中国科学本事出书社有限公司、北京中科银河文化传媒有限公司

作家丨北京云‍‍御纪文化传播有限公司

审核丨秦曾昌   北京航空航天大学   自动化科学与电气工程学院   副老师

计议丨符想佳

责编丨符想佳‍‍

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