神经网络中的推理工作原理 神经网络通过识别数据中的模式并利用统计关系做出决策或预测来进行推理。与涉及抽象逻辑和因果理解的人类推理不同，神经网络依赖于输入和输出之间学习到的关联。例如，一个训练用于识别图像中猫的网络并不会“理解”什么是猫；相反，它会检测与标记为猫的图像相关的边缘、纹理和形状的组合。这个过程通过在训练期间调整权重以最小化预测误差来驱动，使网络能够从示例泛化到新的、未见过的数据。
通过架构和训练实现 神经网络的推理能力取决于其架构和训练过程。Transformer 或卷积网络 (CNN) 等架构决定了数据的处理方式。例如，Transformer 使用注意力机制来权衡不同输入部分的重要性，从而能够通过关注相关词语来执行语言翻译等任务。在训练期间，反向传播会调整权重以减少误差——就像调整模型根据上下文预测句子中的下一个词一样。一个实际例子是推荐系统：通过分析用户交互模式（点击、购买），网络可以推断出偏好并推荐产品，即使它并不知道用户为何偏好某些商品。
局限性和实际考虑 虽然神经网络擅长基于模式的推理，但它们缺乏类人逻辑或因果推理能力。例如，一个训练用于从 X 光片诊断疾病的模型可能会将特定的视觉特征与疾病关联起来，但无法解释其中涉及的生物学机制。这种对关联的依赖也引入了漏洞：对抗性攻击可以通过人类不会注意到的方式改变输入来欺骗网络。开发者必须在设计系统时考虑到这些限制——对于需要明确规则的任务，可以采用鲁棒性测试或将网络与符号 AI 相结合等技术。理解这些权衡有助于实践者选择正确的工具并减轻实际应用中的风险。