卷积神经网络各层的意义范文篇1

当历史的车轮滚滚向前，进入Web2.0时代，网络成为人们工作、生活的得力助手，也成为改进党政工作、改变干部作风的重要学习教育阵地，成为群众行使相关权益的重要场所，同时也是各级基层党政组织促进经济社会发展、改善民生的重要信息渠道。党的基层组织是党在基层单位工作中的战斗堡垒，是党的生命力和执政基础根本所在。加强党的基层组织建设是一项巨大需要不断深化和创新的系统工程。在新时期新形势下，有效加强高校基层学生党组织建设，有助于扩大党在大学生中的群众基础，为社会主义事业培养合格建设者和可靠接班人。所以，分析研究当前高等学校基层党组织建设现状，探讨提高基层党组织建设教育的科学水平和工作实效的途径，具有重要的理论意义和实践价值。

理论方面，本选题有助于提高高校基层学生党组织建设理论研究。通过总结归纳系统梳理高校基层学生党组织建设基本理论概述，详细剖析高校基层学生党组织建设现状及存在问题和原因，对提高高校各级党组织的执政能力和构建和谐校园有着重要的现实意义。

实践方面，本选题力图在查阅和掌握的文献资料基础上，通过设计问卷和走访调研，结合所在的学生党组织建设和学生党员发展过程中的实际经验和体会，认真分析高校基层学生党组织建设面临的新情况和挑战，研究出切实有效的措施，不断地增强高校基层学生党组织的创造力、凝聚力和战斗力。

（一）Web2.0时代特征

Web2.0应用崛起于2005年下半年，这种强调人本思想的新型网络信息组织方式调互动参与、共建共享。Web2.0这个互联网的新时代在继承以往优势的基础上，加强了网站与用户之间的互动，大大丰富了媒体的应用范围和交往空间。同时，由于网站内容基于用户提供，网站的诸多功能也由用户参与建设，所以实现了网站与用户双向的交流与参与，使得人们在网络虚拟世界中能够表达和展现自我，在沟通与交流中体现自身的主体性。另外，在操作模式上由原来简单的“阅读式互联网”模式发展为“可读可写式互联网”。

因此，在Web2.0“可读可写”的模式下，互联网的灵魂是人，人不再处于被动的接受端，而是可以主动搜索自己感兴趣的信息，根据自己的需求选择信息的内容，这也就是说，人人都是网络中的主角，都能够在其中找到自己的舞台，而且不必担心“无人问津”和“曲高和寡”，这个时期的典型代表有：博客、QQ等多种交流软件和最新的微信平台等。

（二）Web2.0时代基层学生党组织建设必要性与重要性

目前，Web2.0时代个性化和多样化应用最典型的代表就是博客和微信，它是继电子邮件、BBS，QQ聊天工具之后的网络信息交流方式。由于具有自由的个人表达方式和丰富的娱乐形式等特点，博客和微信己经成为表达自身想法和意愿，追求个性表现和展示的一种新途径。博客和微信的自由和开放、多元化和个性化的特点，迎合了倡导个性、思想多变的时代特色，使广大网民在意识和行为上发生了一定的变化，但部分网民普遍涉世未深，缺乏足够的辨别是非善恶的能力，缺乏坚固的道德观念支撑，心理防线脆弱，因此我们必须承认，Web2.0时代的这种多样化和个性化特点在一定程度上会对广大网民形成正确的世界观、人生观、价值观带来负面影响。

深入贯彻党的十八大、十八届四中、五中全会和习近平总书记系列重要讲话精神，加强执政能力建设和先进性建设，不断发挥党的政治核心和战斗堡垒作用。高校承担着教学、科研和服务社会三大职能，培养合格人才是其根本任务。高校基层党组织要发挥政治核心和战斗堡垒作用，就必须把发展作为第一要务，在学校中心工作和建设发展的大局上有所作为。基层党组织要积极参与学校中心工作，并发挥组织、协调和推动作用；要通过教育引导发挥党员在教学、科研和人才培养工作中的先锋模范作用，党员不仅要在政治上先进，也应该是业务上的骨干和标兵；要团结带领广大师生员工积极投入到学校中心工作中去，为学校的建设发展做贡献。

（三）Web2.0时代基层学生党组织建设现状

随着世界的全球化、市场化、信息化，我国高校也面临着机遇和挑战。高校学生的党的思想建设不可避免地也出现这样或那样的问题。有学者提出对思想理论建设的重要性认识不到位，基层党组织覆盖面和设置不适应高校新形势的发展，战斗力、创造力和凝聚力有待进一步加强和提高，党员的培养、教育、发展、管理有待进一步规范和加强。同时，也有学者研究认为培养考察预备党员问题；党员入党后再教育；对上级任务如何去做存在的问题，都是当前高校学生党组织建设面临的主要问题。纵观研究，对高校基层学生党组织建设的现状研究不够深入与全面，多为概括性描述，缺乏第一手支撑材料。

二、现状研究与分析

根据前期文献检索，笔者在研究的基础上，设计问卷，测验问卷的效度为0.75。

（一）调查对象

调研共发放问卷100份，回收91份，有效问卷共86份。有效问卷中，本科生占调研总数的53.5%，研究生占46.5%。其中，调研对象性别以女性为主，女性占了总样本数的71%，男性为29%。平均年龄为24.24岁，其中最低年龄为19岁，最高年龄为30岁。平均党龄为2.4岁。调查问卷为随机抽取，样本总体具有代表性。

（二）高校基层学生党组织建设的效果调查

1.党员的入党动机单纯

从被调研对象所回答的入党动机来看，党员的入党动机比较纯粹。如“为了理想和信念”是首要的入党动机，占了总调研对象的32.31%；其次为“更好地为党和群众服务”，占了总样本的35.39%；“感受到身边优秀党员的先锋模范带头作用”也占了16.28%。当然，父母之命等因素，也是选择入党的动机，但该类动机的选择比例分别为16.02%。为了单纯获得个人利益而入党的动机选择人数为0。

2.对党员权利和义务的内容较为明确

从调研结果可知，有71位党员在近期认真学习过党章，占了样本总数的83%。此外，在调研是否了解党员具有的权利和义务时，有45%和16%的党员回答自己比较了解或完全了解作为党员所拥有的权利和需要履行的义务。选择了解程度为“一般”的占了总样本的19%，选择不太了解的为16%，而完全不了解的也占了4%。在进一步让党员列出自己所拥有的权利时，60%的调研对象列出了自己熟知的至少3项权利。

3.认真履行党员权利和义务

在问卷调研中，当让党员自主评价自身行使权利和履行义务的状况，11.63%的调研对象认为自己对于党章中规定的党员的权利的形式和义务的履行情况做的“很好”；且有52.33%的调研对象选择自己对于党章中规定的党员的权利的形式和义务的履行情况做的“较好”；30.23%的党员选择“一般”；选择“比较差”的只有5.81%，且无人选择“很差”的选项。由于本次问卷调研为匿名问卷调查，因此该问题的主观判断较为合理，可以反应党员在行使权利和履行义务时的整体趋势。

三、关于对高校基层学生党组织建设的探讨

（一）建立高校基层学生党组织工作的责任机制。通过建立和健全基层党组织建设的责任制，加强对高校基层学生党组织建设，做到一级管好一级，一级带好一级。通过强化党员的责任意识、宗旨意识，提高党员的整体风气。一个共产党员的责任意识、宗旨意识、服务意识如何，主要还是看他自己能否在工作、学习、生活中如何体现。要求每个党员需要做到时时、事事、处处发挥先锋模范作用，关键时刻能够站得出来，能积极发挥自己的作用。

卷积神经网络各层的意义范文篇2

深度学习卷积神经网络

过去几年里，深度学习卷积神经网络所取得的成就足以使它成为人工智能王冠上最光彩夺目的明珠。基于深度学习卷积神经网络的语音识别系统把语音识别的精度提高到了产品级的精度，从而为人类与计算机及各种智能终端之间提供了一种崭新的、更为便捷的交互方式。将深度学习卷积神经网络应用于图像内容及人脸的识别，科学家们取得了能够与人类视觉系统相媲美的识别精度。战胜韩国棋圣李世石的谷歌围棋软件AlphaGo能够取得如此辉煌的战绩，深度学习卷积神经网络也发挥了关键性的作用。接下来，我们对深度学习卷积神经网络的起源及其原理做一个简单介绍。

脑神经科学领域的大量研究表明，人脑由大约1011个神经细胞及1015个神经突触组成，这些神经细胞及其突触构成一个庞大的生物神经网络。每个神经细胞通过突触与其它神经细胞进行连接与信息传递。当通过突触所接收到的信号强度超过某个阈值时，神经细胞便会进入激活状态，并通过突触向上层神经细胞发送激活信号。人类所有与意识及智能有关的活动，都是通过特定区域神经细胞之间的相互激活与协同工作而实现的。

早于1943年，美国心理学家W.S.McCulloch和数学家W.A.Pitts就在他们的论文中提出了生物神经元的计算模型(简称M-P①模型)，为后续人工神经网络的研究奠定了基础。M-P模型的结构如图1(a)所示，它包含n个带有权重的输入，一个输出，一个偏置b和一个激活函数组成。n个输入代表来自下层n个神经突触的信息，每个权重W)代表对应突触的连接强度，激活函数通常采用拥有S-型曲线的sigmoid函数(参见图1(b))，用来模拟神经细胞的激活模式。

早期的人工神经网络大都是基于M-P神经元的全连接网络。如图2所示，此类网络的特点是，属于同一层的神经元之间不存在连接；当前层的某个神经元与上一层的所有神经元都有连接。然而，人们很快发现，这种全连接神经网络在应用于各种识别任务时不但识别精度不高，而且还不容易训练。当神经网络的层数超过4层时，用传统的反向传递算法(BackPropagation)训练已经无法收敛。

1983年，日本学者福岛教授基于Hubel-Wiese的视觉认知模型提出了卷积神经网络计算模型(ConvolutionNeuralNetwork，简称CNN)。早在1962年，Hubel和Wiesel通过对猫视觉皮层细胞的深入研究，提出高级动物视觉神经网络由简单细胞和复杂细胞构成(如图3所示)。神经网络底层的简单细胞的感受野只对应视网膜的某个特定区域，并只对该区域中特定方向的边界线产生反应。复杂细胞通过对具有特定取向的简单细胞进行聚类，拥有较大感受野，并获得具有一定不变性的特征。上层简单细胞对共生概率较高的复杂细胞进行聚类，产生更为复杂的边界特征。通过简单细胞和复杂细胞的逐层交替出现，视觉神经网络实现了提取高度抽象性及不变性图像特征的能力。

卷积神经网络可以看作是实现上述Hubel-Wiesel视觉认知模型的第一个网络计算模型。如图4所示，卷积神经网络是由卷积层(ConvolutionLayer)与降采样层(SamplingLayer)交替出现的多层神经网络，每层由多个将神经元排列成二维平面的子层组成(称为特征图，FeatureMap)。每个卷积层和上层降采样层通常拥有相同数量的特征图。构成卷积层x的每个神经元负责对输入图像(如果x=1)或者x-1降采样层的特征图的特定小区域施行卷积运算，而降采样层y的每个神经元则负责对y-1卷积层的对应特征图的特定小区域进行MaxPooling(只保留该区域神经元的最大输出值)。卷积运算中所使用的卷积核系数都是通过学习训练自动获取的。卷积层中属于同一个特征图的神经元都共享一个卷积核，负责学习和提取同一种图像特征，对应Hubel-Wiesel模型中某种特定取向的简单细胞。卷积层中不同的特征图负责学习和提取不同的图像特征，对应Hubel-Wiesel模型中不同类型的简单细胞。而降采样层y中神经元的MaxPooling操作等同于Hubel-Wiesel模型中复杂细胞对同类型简单细胞的聚类，是对人脑视觉皮层复杂细胞的简化模拟。

上世纪90年代初期，贝尔实验室的YannLeCun等人成功应用卷积神经网络实现了高精度手写数字识别算法，所提出的系列LeNet，都达到商用级识别精度，被当时美国邮政局和许多大银行用来识别信封上的手写邮政编码及支票上面的手写数字。然而，受制于90年代计算机有限的内存和弱小的运算能力，LeNet网络采用了较浅的网络结构，每层使用的特征图数目也很少。尽管它在小规模图像识别问题上取得了较好的效果，但与传统机器学习算法(如SVM，AdaBoost等)相比，优势并不十分明显。此外，由于卷积神经网络拥有很高的自由度，设计出一款性能优异的网络需要灵感并配合丰富的经验积累，是一项极具挑战性的工作。因此卷积神经网络在被提出后的很长一段时间里并未得到足够的重视和广泛的应用。

2012年，加拿大多伦多大学GeoffreyHinton教授的团队提出了一个规模比传统CNN大许多的深度卷积神经网络(简称AlexNet)。该网络拥有5个卷积与降采样层、3个全连接层，每个卷积与降采样层拥有96384个特征图，网络参数达到6000多万个。利用AlexNet，Hinton团队在国际上最具影响力的图像内容分类比赛(2012ImageNetILSVRC)中取得了压倒性胜利，将1000类图像的Top-5分类错误率降低到15.315%。在这次比赛中，获得第二、三、四名的团队均采用了传统机器学习算法。三个团队的Top-5图像分类错误率分别是26.17%、26.98%和27.06%，相差不到1个百分点，而他们的成绩和第一名相比却低了超过10个百分点，差距十分明显。当前，深度卷积神经网络(DeepCNN)相对传统机器学习算法的优势还在不断扩大，传统学习方法在多个领域已经完全无法与DeepCNN相抗衡。

机器学习算法的基本原理及其本质

在几千年的科学探索与研究中，科学家们提出了许多描述自然界及人类社会中各种事物与现象的数学模型。这些模型主要可以被归纳为以下三大类别。

归纳模型：由少数几个参数(变量)构成，每个变量都具有明确的物理意义。这类模型能够真正揭示被描述对象的本质及规律，许多数学和物理定律都是典型的归纳模型。

预测模型：用一个拥有大量参数的万能函数来拟合用户所提供的训练样本。万能函数的参数一般不具备任何物理意义，模型本身往往只能用来模拟或预测某个特定事物或现象，并不能揭示被描述事物或现象的本质及内在规律。当代的大多数机器学习算法都是构建于预测模型之上的。例如，单隐层全连接神经网络所使用的数学模型是：

上式中，x代表神经网络的输入，代表神经网络的参数集，M是隐层神经元的个数。这个数学模型如同一个橡皮泥，可以通过变换它的参数集被塑造成任何形状。给定一个训练样本集，其中分别代表训练样本i以及人工赋予该样本的标签(标签表示样本的类别或某种属性)，通过利用T进行训练，我们就能够得到一个优化的参数集，使神经网络能够很好地拟合训练样本集T。当新的未知样本x出现时，我们就能够利用训练好的神经网络预测出它的标签y。显而易见，神经网络的参数集规模与神经元的数目及输入x的维数成正比，所有参数没有任何物理意义，模型本身也不具备揭示被描述对象的本质及内在规律的能力。

直推模型：没有明确的数学函数，利用所采集的大数据预测特定输入的标签。此类模型认为针对某个事物或现象所采集的大数据就是对该事物或现象的客观描述。大数据的规模越大，对事物或现象的描述就越全面和准确。当新的未知样本x出现时，我们可以在大数据中找到x的K近邻，根据K近邻的标签或属性来决定x的标签或属性。显而易见，由于不需要定义明确的数学模型，与其它模型相比，直推模型最简单直接，但因为依靠大数据来决定未知样本的标签，直推模型往往需要较高的计算量及使用成本。同样，直推模型也不能被用来揭示事物或现象的本质及内在规律。

应当指出，随着互联网用户数量的不断增长以及互联网技术的快速进步，利用互联网获取内容或用户大数据变得越来越简单廉价，利用直推模型来预测某个事物或现象也变得越来越普及。例如，许多互联网搜索引擎利用每个网页的用户点击率来改进搜索网页的排序精度，就是直推模型在互联网内容搜索领域的一个成功应用。

综上所述，机器学习算法的本质就是选择一个万能函数建立预测模型。利用用户提供的训练样本对模型进行训练的目的，就是选择最优的参数集，使模型能够很好地拟合训练样本集的空间分布。通过训练得到的预测模型，实际上把训练样本集的空间分布提取出来并编码到其庞大的参数集中。利用这个训练好的预测模型，我们就能够预测新的未知样本x的标签或属性。当今大多数机器学习算法都是基于这个原理，谷歌公司的AlphaGo也不例外。

针对某个事物或现象所采集的训练样本，是对该事物或现象的直观描述，蕴藏着大量与之相关的先验知识。例如，ImageNetILSVRC国际图像内容分类比赛所提供的训练样本集拥有1000类、总共一百多万张彩色图像。每一类都对应自然界中的一种常见物体，如汽车、飞机、狗、鸟，等等，包含大约1000张从不同场景及不同角度拍摄的该种物体的彩色图像。利用这个训练样本集训练出来的深度卷积神经网络，实际上是将每类物体的共性特征及个体差异等进行信息提取与编码，并记忆到其庞大的参数集中。当新的未知图像出现时，神经网络就能够利用已编码到参数集中的这些先验知识，对输入图像进行准确的识别与分类。

同样，谷歌公司在训练AlphaGo时，收集了20万个职业围棋高手的对局，再利用AlphaGo不同版本间的自我对弈生成了3000多万个对局。3000多万个围棋对局包含了人类在围棋领域所积累的最为丰富和全面的知识与经验。当新的棋局出现时，AlphaGo利用被编码于其庞大参数集中的这些先验知识，预测出胜率最高的一步棋，以及这步棋所产生的最终胜率。由于AlphaGo针对3000多万个对局进行了学习与编码，它对每一步棋的胜负判定甚至比九段棋手还要准，人类棋圣输给AlphaGo也就不足为奇了。

人类智能的本质与特性

对于人脑及其高度复杂的智能，人类至今还所知甚少。关于“智能”这个名词的科学定义，学术文献中就存在着许多个版本。即使是少数几个被深入研究的认知功能(如人脑的视觉认知功能)的工作机理，也还存在着各种各样的假说和争议。在这里，我们列出若干较具代表性、认可度相对较高的关于人脑智能的假说及阐述。

人类智能的本质是什么？这是认知科学的基本任务，也是基础科学面临的四大难题(Simon)中最后、最难解决的一个。每门基础科学都有其特定的基本单元，例如高能物理学的基本粒子，遗传学的基因、计算理论的符号、信息论的比特等。因此，“人类智能的本质是什么”这个问题在某种程度上取决于“什么是认知基本单元”。众所周知，适合描述物质世界的变量并不一定适合描述精神世界。因此，认知基本单元是什么这个问题，不能靠物理的推理或计算的分析来解决，根本上只有通过认知科学的实验来回答。大量实验结果显示，认知基本单元不是计算理论的符号，也不是信息论的比特，而是知觉组织形成的“知觉物体”。例如，实验表明，当人的视觉系统注意一只飞鸟的时候，它所注意的是整只鸟(即一个知觉物体)，而不是鸟的某个特性(形状、大小、位置等)。尽管在飞行过程中鸟的各种特征性质在改变，但它是同一个知觉物体的性质始终保持不变。诺奖得主Kahneman认为，知觉物体概念的直觉定义正是在形状等特征性质改变下保持不变的同一性。中科院陈霖院士领导的团队在发展了30多年的拓扑性质知觉理论的基础上，提出大范围首先的知觉物体拓扑学定义：知觉物体的核心含义，即在变换下保持不变的整体同一性，可以被科学准确地定义为大范围拓扑不变性质。应当指出，上述大范围首先知觉物体的概念，与人工智能领域广为认同与采纳的由局部到整体，由特征到物体，由具体到抽象的认知计算模型是完全背道而驰的，因而在人工智能领域并没有得到足够的重视及应用。

大量认知科学领域的实验研究表明，人类智能具有以下几个特性。

人类智能的目标不是准确。人类智能并不追求在精神世界里客观准确地再现物理世界。上帝设计人类智能时，不假思索地直奔“生存”这一终极目标而去：用最合理的代价，获取最大的生存优势。人类大脑的平均能耗大约只有20瓦，相对于庞大的计算机系统来说只是九牛一毛。尽管人脑的重量只有1400克左右，约占人体重量的2.3%，但它的血液供应量却占到了全身的15.20%，耗氧量超过全身的20%，对于人类已经接近其生理可以负担的极限。在这种资源极其有限的条件下，人脑通过以下几种方式实现了最有效的资源调配，由此来保障最有意义的生理和智能活动。

第一，主观能动的选择性。精神世界不是对物理世界的简单映射，而是非常扭曲和失真的。体积相对较小的手指、舌头等重点区域，在感觉运动中枢里却占据大部分的皮层区域。同样，在视觉上只有对应中央视野的视网膜具有很高的空间、颜色分辨率，而更广泛的外周视野只对物体的突然出现或消失，以及物体的运动更敏感。人类视觉处理的通常方式是，外周视野的显著变化会在第一时间被捕获，做出应激反应，然后再把中央视野移动到目标上进行后续的处理。

人类通过知觉组织的选择性注意机制，直接感知输入信号中的大范围不变性质，而忽略大量的局部特征性质。大量视而不见的现象，在实验室研究中表现为注意瞬脱、变化盲视等等。比如，尽管可以清晰地分辨出霓虹灯中的色块颜色、形状各不相同，甚至在空间和时间上都不连续，人脑仍然把这些色块看成是同一个物体，从而产生运动的感觉。研究表明，这种运动错觉本质上不是运动，其生态意义在于对知觉对象进行不变性抽提。另一方面，人脑会主动把忽略的部分补充回来。而通过经验知识，上下文关系等补充回来的信息，难免有错。所谓错觉就是精神世界和物理世界的错位。这些错觉的生态意义在于在有限资源条件下，快速直接地形成稳定的感知。这种机制既是人类天马行空的联想能力和创造力的源泉，同时也是各种精神心理疾患的生物学基础。

第二，模块化的层次结构和分布式表征。当前认知科学越来越依赖于脑成像技术的发展。功能模块化假设认为，大脑是由结构和功能相对独立、专司特定认知功能的多个脑区组成。这些模块组成复杂的层次结构，通过层次间的传递和反馈实现对输入信号的主动调节。大量脑成像的研究实验也支持了这一假设，特别是视觉研究发现了非常详细而复杂的功能模块及其层次结构。另一方面，分布式表征的假说认为，认知功能的神经机制是相对大范围的分布式脑状态，而不是特定脑区的激活与否。当前研究认为，人脑是模块化和分布式表达共存的自能系统。

第三，反应性活动和内生性活动。人脑不是一个简单的刺激—反应系统，大量的内生性活动甚至比反应性活动还多。人脑在所谓的静息状态下的耗氧量与任务状态下相比差别很小。然而几乎所有的经典认知科学研究都是建立在刺激反应实验范式的基础之上。这种实验范式是让实验对象在特定的条件下完成特定的认知任务，收集并分析实验对象的行为或生理反应，通过对实验数据的充分比照，建立人脑某种活动模式或认知机理的假设。内生性活动因其往往只能通过内省的方式进行研究，而被长期排除在认知科学的研究主流之外。随着脑成像技术的发展，功能连接成为分析静息态大脑自发活动的有力工具。特别是默认网络的发现，创立了强调内生性活动的全新脑功能成像研究范式。默认网络被认为涉及警觉状态、自我意识、注意调控以及学习记忆等心理认知过程，已被广泛应用于社会认知、自我、注意、学习、发育、衰老机制的研究，有力推动了各种脑生物指标的完善和脑疾病的治疗，这些疾病包括阿尔兹海默病、帕金森病、抑郁症、精神分裂症和自闭症等等。

因此，整合现有研究中有关分布式表达和内生性活动的最新研究成果，可能会带来对人脑活动模式(人类智能的物质基础)一种全新的理解。

人类智能的本质不是计算。人类智能体现在对外部环境的感知、认知、对所观察事物或现象的抽象、记忆、判断、决策等。然而，这些智能并不是人类所独有。许多高等动物，如狗、猴子、猩猩，也或多或少具有类似的能力。同时，计算并不是人类智能的强项。真正将人类与其它动物区分开来的，是人类的逻辑推理能力、想象力、创造力以及自我意识。人类利用这类能力能够想象并且创造出自然界中不存在的东西，如汽车、飞机、电视、计算机、手机，互联网。这类能力是推动人类社会不断发展与进步的源泉，是生物智能的圣杯。

而对代表生物智能最高水平的上述能力，人类目前还所知甚少，对其机理的研究还处于启蒙阶段。研究表明，这些能力不是依靠计算得来的，而似乎是与联想记忆及人类丰富的精神世界有关。基于脑信号的分析实验发现，人脑的海马回、海马旁回、杏仁核等脑区中存在着大量专司特定联想记忆的神经细胞。例如，上述脑区中存在单个或一小簇神经细胞，会被与美国前总统克林顿相关的所有刺激信号所激活，无论刺激信号是关于克林顿的图片，还是Clinton这个英语单词，还是克林顿本人的语音回放。显然，这些神经细胞并不是被某个模态的特定特征所激活，它们所对应的是克林顿这个抽象概念。此外，脑成像研究表明，围棋专业棋手相对于业余棋手更多的是依赖联想记忆系统，而非逻辑推理来下棋。实际上，围棋界训练棋手的最常用方法就是将高手对局中的关键部分拆解成许多死活题，棋手通过大量死活题的解题训练来提高自己联想记忆的经验和效率。

机器智能与人类智能的优势与劣势

当代的计算机拥有强大的存储与运算能力。伴随着计算技术的不断发展与进步，这些能力的增长似乎还远没有到达尽头。早在1997年，IBM的“深蓝”超级电脑就战胜了国际象棋冠军卡斯帕罗夫。但这次胜利在人工智能领域并没有产生太大的反响，原因在于，“深蓝”几乎纯粹是依靠强大的运算能力遍历所有的可能性，利用“蛮力”取胜的。“深蓝”所遵循的，就是“人工智能即是计算加记忆”这个简单法则。由于围棋的搜索空间比国际象棋大很多，“深蓝”的这种制胜策略针对围棋是行不通的。与“深蓝”相比，AlphaGo的最大进步就是从“计算加记忆”进化到“拟合加记忆”法则。它利用深度卷积神经网络这个万能函数，通过学习来拟合两千多年来人类所积累的全部经验及制胜模式，并将其编码到神经网络的庞大参数集中。对于当前棋局的任何一个可能的落子，训练好的神经网络都能够预测出它的优劣，并通过有限数量的模拟搜索，计算出最终的获胜概率。这样的战略不需要对棋局的所有可能性做遍历搜索，更像人类棋手所使用的策略。然而，由于AlphaGo对每个落子以及最终胜率的预测，是建立在围棋界两千多年来所形成的完整知识库之上的，它的预测比人类最优秀的棋手更准确。与其说李世石输给了机器系统，不如说输给了人类棋艺的集大成者。由此推断，AlphaGo取胜也是情理之中的事。

与机器相比，人类智能的最大优势当属它的逻辑推理能力、想象力、创造力及其高效性。人脑功耗只有20多瓦，处理许多感知及认知任务(如图像识别、人脸识别、语音识别等)的精度与拥有庞大内存、运算速度达到万亿次的超级电脑相比却毫不逊色。尽管机器智能很可能在不远的将来在棋牌类竞赛中全面超越人类，但现有的机器学习框架并不能模拟出人类的想象力和创造力。因此，在当前情况下，机器智能全面超越人类智能的预测是不会成为现实的。