人工神经网络是如何工作的？
你通常会听到我们用“不确定性”来阐述神经网络的功能，事实上网络神经元经常会估计不同数据结果的可能性。其不确定性使得神经网络实现更精密地互连，相同的起始条件可能会产生不同的结果，最重要的是，不同的路径也有可能导致不同的结果。因此我们引进了“学习算法”。
人工神经网络的真正实力在于：其结构允许其反复修改自己的编程，它们能发现创造者无法发现的问题。无论是对对冲基金投资者、广告公司还是石油勘探者，将计算机的潜力与大脑计算机的多功能性相结合是不容忽视的。这就是“机器学习”算法编程风靡全球的原因了。
在未来一个世纪，我们可能没必要关注解决问题本身，我们要做的是教会计算机为我们解决那些问题。
人工神经网络到底能做些什么呢？
人工神经网络想象的哑铃的样子
人工神经网络的使用主要有两个基本类型：作为解决问题的工具（主要解决那些对人类和数字计算机都困难的问题）；其次是作为实验和概念模型。（编译：Silvia）
