回复@臭臭3: 元宝的解释：
这段话，将神经网络（NN）的“连接主义”本质与“概率模型”区分开来，并用了“引力”作类比，观点挺深刻。它触及了AI哲学和技术实现的核心张力。
我来帮你逐步解析一下。
1. “NN的本质是连接主义，根上就是三大主义中最混沌的一种”
• “连接主义”（Connectionism）：这是认知科学中的一个流派，认为智能源于大量简单处理单元（如神经元）之间的连接以及这些连接的强度（即权重）。它试图通过模拟人脑的神经网络结构来解释人类智力。
• “三大主义”：在认知科学和人工智能领域，通常指：
◦ 符号主义（Symbolism）：认为认知和智能源于对物理符号的操作和运算，思维是符号的计算过程。规则明确、逻辑清晰。 ◦ 行为主义（Behaviorism）：关注智能体与环境的互动，强调通过“刺激-反应”和奖惩机制来塑造行为。 ◦ 连接主义（Connectionism）：如前述，强调并行、分布式的信息处理，知识蕴含在网络连接中。因其大量参数非线性交互，内部表示常难以直观解读，显得“混沌”（复杂、难以预测或清晰解析）。
• 因此，说NN根子上是“三大主义中最混沌的一种”，是指其依赖通过大量神经元互联和权重调整来涌现智能，而非依赖清晰的符号逻辑或明确的预编程规则，其内部工作机制常被视为“黑箱”。
2. “AI的底层不一定是概率模型，只是人类用BP算法让一个neural network的输出符合特定的概率分布”
• “概率模型”：通常指那些直接以概率论为基础构建的模型（如贝叶斯网络、高斯混合模型、隐马尔可夫模型等）。这些模型的结构、参数和推理过程都有明确的概率解释（如先验、似然、后验）。
• 神经网络与概率模型：神经网络的底层构建块（神经元、权重、激活函数）本身并不固有地具有概率意义。一个神经元计算加权和并施加非线性变换 y = f(∑w_i x_i + b)，这个操作本质是确定性的计算（给定输入和权重，输出是确定的），而非概率性的。
• BP算法（反向传播）的作用：BP算法通过计算损失函数关于网络参数的梯度，并沿梯度反方向更新权重，来最小化网络输出与真实值之间的误差。对于分类任务，常用交叉熵损失函数，其最小化过程等价于最大化观测数据的似然，从而驱使网络输出（通常通过Softmax等）逼近样本标签的条件概率分布 P(label | input)。
• 关键区别：作者指出，NN是通过BP算法训练，使其输出行为“模仿”或“逼近”某种概率分布（如分类中的类别概率），但NN内部的运作机制（如前向传播的计算过程）本身并不一定是概率性的。概率分布是NN训练后表现出来的外部行为特性，而非其内在构建的核心原则。
3. “这和概率模型有本质区别。这种关系有点像引力，人类观测到的是力，却和时空扭曲的本质毫无关联。”
• 这是一个非常精妙的类比：
◦ “人类观测到的是力”：牛顿的万有引力定律描述了物体之间引力作用的宏观现象（F = G*m1*m2/r^2），这种“力”是我们能直接观测和计算的效应。 ◦ “和时空扭曲的本质毫无关联”：爱因斯坦的广义相对论则揭示了引力的本质是质量对时空的弯曲，物体沿着弯曲时空的测地线运动。这提供了更深层次、更本质的解释。
• 类比到NN和概率模型：
◦ NN训练后表现出的输出概率分布（如分类置信度），好比是我们观测到的“引力”（一种现象、效应）。 ◦ 而NN本身的连接主义结构（大量神经元通过非线性连接和权重调整以分布式表示和处理信息）、BP算法通过误差反向传播调整权重以最小化损失函数的机制，以及其从数据中学习复杂模式和表示的能力，才是更接近其“时空扭曲”的本质。 ◦ 正如牛顿引力公式和广义相对论都能在一定范围内解释引力现象但本质理解不同，概率模型和NN也能产生类似的输出（概率值），但它们的底层哲学和实现机制存在根本差异。
4. “即使这种概率分布是由人类计算出来的也一样。”
• 这句话进一步强调：即便NN输出的概率分布是人类通过设计损失函数（如交叉熵）和优化过程（如BP算法）“刻意”引导和计算出来的，这依然没有改变NN底层连接主义运作的非概率本质。
• 这类似于说，即使我们利用牛顿的万有引力公式精确计算出了行星轨道，但这个计算过程本身并没有揭示引力源于时空弯曲这一更深层次的本质。同样，NN输出概率值，并不意味着其核心运作原理就是概率性的。
核心要点总结
这段话的核心思想在于区分神经网络的外部行为和内部本质：
外部行为：通过BP算法训练，NN的输出可以很好地拟合特定的概率分布（如在分类任务中输出类别概率）。这是我们能直接观察到和利用的“现象”。
内部本质：NN的根基是连接主义，其智能源于大量神经元通过非线性连接和权重调整进行分布式并行计算。其运作机制本质上是确定性的计算（前向传播），而非直接的概率运算。它的“混沌”性和强大表达能力来自其复杂的结构和大规模参数学习到的表示，而不是因为它本质上是一个概率图模型。
希望这个解释能帮助你更好地理解这段富有哲学意味的话！//@臭臭3:回复@张小丰:NN的本质是连接主义，根上就是三大主义中最混沌的一种。所以AI的底层不一定是概率模型，只是人类用bp算法让一个nerual network的输出符合特定的概率分布，这和概率模型有本质区别。这种关系有点像引力，人类观测到的是力，却和时空扭曲的本质毫无关联。即使这种概率分布是由人类计算出来的也一样。