陸銘，“想象一下，你現在手里有一把槍，你對面有一個靶子，你需要去命中它。”
他掃了下邊一眼，“ok，這個場景大家都能理解。那我們再簡化一下，想象一下你是一個游戲角色，你可以在靶子平行的平面上下左右移動。”
“于是乎，你可以將這里的權重w看成，你自己在平面xy坐標上移動以便確定能正中目標。而偏置值則是考慮上空氣阻力，你再進行相應的微調整。”
陸銘在白板上羅列了一系列的參數，“那最后的損失loss呢？簡單，大家都能理解，離靶心越正中間，loss越低，就說明越成功。
所以其實具象去看，它就變成了一個射擊游戲，你不斷地給機器喂數據，讓它學著怎么去命中靶心。一旦它學會了，那換了另一個靶子，它大概也能做到差不多的水平。
當然，再具體去說，數據很復雜，情況也多變。這里我們就不細致探討。”
路舟也同樣在臺下，也就當學習一般聽著，畢竟陸銘所講也算有趣。
陸銘，“其實，你再反向去看這個射擊的場景也會很有意思。如果是人去學習射擊該是怎么樣的過程？首先大腦傳達信號，然后手指的肌肉產生反應，進行射擊后我們通過眼睛去識別到底打中沒有。
而機器呢，它沒有這些東西，所以我們給它一個輸入輸出函數，輸入到機器，它就出來反應，然后它再根據loss識別到底命中沒有。
那都打不中怎么辦，那就學到會為止。而事實上，這就是我們常說的人工智能，其實它就是用數學來模擬我們的生物特征。盡管實際應用中，它和統計更加相關。”
......
在和陸銘確定了接下來一些微訊的系統研究課題后，路舟也就驅車準備回公司。
臨走之前，路舟卻是在陸銘的講解中突然就冒出了個腦洞來。
路舟對陸銘問道，“師兄，剛剛你說的射擊場景還記得吧。”
陸銘點頭，“嗯。怎么，有什么問題？”
路舟，“問題是沒有。我就在想，你剛整個過程不是一個簡化和比喻嗎？”
“對，算是個比喻。”
路舟，“那么，復雜化的情況你覺得怎么樣？”
陸銘聽了一臉好奇，“嗯？”
路舟說道，“AI和正常編程處理數據的區別，一般我們也都說，是否需要顯式編程。”
陸銘點頭，“嗯。”
路舟摩挲著下巴，“那么我要是給一臺機器裝上移動的手臂，再接著給它裝上攝像頭和傳感器。那么，這個射擊的學習過程是否真的成立。
嗯。我是指一次編程定義，最后機器真的學習了射擊這個動作。”
陸銘，“......這個似乎有些不大不要，真的就是一個例子。”
路舟搖頭，顯然陸銘是沒有理解他的意思。
“那這樣，這個機器的身體我做得足夠復雜。我也不進行顯式編程來定義它的動作，而僅僅是在隱式的神經網絡中定義好傳感器的參數。