心靈旅程

在人工智慧，之後，有機器學習，機器學習之後，有深度學習，

也使得類神經網路的一個名詞，在資訊界發展出來，造就了無數的資料科學家。

也因此有大量的百萬工程師出現。

而類神經網路，是一種運算呢？還是什麼呢？我還沒深度研究，

但由於學習如何學習，加上刻意練習，

我懂得，大量閱讀，讀一遍不懂，沒關係，大腦會自動產生一些後作效應，他會知道不懂，然後慢慢產生互相影響，

而後，再看時，可能稍微懂一些，

就像，第一次看電影時，是模糊的，概念沒怎麼清楚，

第二次看，第三次看就熟悉了。

如同聽聲音，打鼓、攝影、畫畫之類，

英文聽久了，肌肉逐漸的熟悉了英文的音律，

而你學得讀文章，是否也類似，你只是燒腦，但燒久了，突然就開竅了。

我們缺乏的是大量的輸入，以及大量的認知輸入，

什麼是什麼，

原本是，感知，神經元，髓鞘、突觸、

也有可以類推的自然項目，如外星人章魚的樣子、樹枝、高速公路、電子訊號、連結、

分散式運算、多臺主機、

因此，我們只不過是未大量閱讀，且大量餵食概念性的東西，

也就是英文，有分母音、子音，是一個概念。

拼英原則，是一個概念，我們若熟悉了許多的原則，就大概稍微懂一些拼英，如要表達某個嗚的音，有oo，惡的音，有u

還有一些基本推敲的原則，如 er ，通常有某種人的意味，如t結尾，通常有動詞，ion結尾，通常是名詞，ing，就是進行式，

我們就要經常的複習，一些原則，

加上不斷的看文章，看電影，看影片，然後，會出現許許多多的文字，每一次都是一種認知輸入，

如經常看影片，古代的故事，有一個不常見的名詞，但因為你故事讀多了，就懂了，

如 emperor、soldier，因為過去我不常看，但看過英文動畫故事後，都以古代為主，所以就熟了皇帝與士兵這兩個單字。

因為我們建立好我們的腦內資料庫，

不是我們不會，只不過，我們太少看英文類的東西，

多看多聽，餵食你的腦袋後，他就會對該項目，熟悉。

如同工作，等熟悉了之後，就能熟能生巧。

類神經網路，就像這樣，通過感知，輸入器，經過類神經函式、演算、加權，對應到我們的輸出層類別放置。

經過認為以及真實之間的不斷比對，後來我們更能推測出資料是屬於什麼。

當一個單字，neural 給你，因為這也不是很常見的東西，

第一看不熟悉，告訴你答案，叫「神經」之後，你就有印象，但你不會背下來或記下來，

等下一次，neural，你會說，我曾經看過，但我忘了是什麼意思，在告訴你「神經」，

你有了兩次的印象，你對neural進行了資料加總兩次，後，你在遇到neural，你會比較優先的比對，他應該是神經的意思。

透過自己以為的運算結果，跟你的比對結果相比，他應該是，或他應該不是，因為曾經的記憶裡，他是多次出現，且跟什麼資料有關，

所以就將之比喻那個資料。

我們不熟的英文，或學習的不夠好，就抄下來，記下來，多次反覆察查，我想你也會越來越熟。

就像我們中文字一樣，因為我們一身搞不好用了一千萬、一億次的，你我他，

就跟你絕對認得出，我的英文叫什麼，I

就算再笨的學生，經過了義務教育後，絕對不敢說，我不知道I是什麼？

就跟你出生之後，用了「錢」，你絕對認得出你手上那張千元抄是否有千元的價值，

若你覺得你那紙不是錢，請麻煩給我(真鈔）

我想只有剛出生的小孩，還不認得錢，但總有一天他會認得，因為這一身，就是離不開錢呀。(當然土著、外星人，或外國人，拿到台幣，還可能對台幣能用來幹嘛的概念可能不清楚，概念是學習而來的）

等你拿去給商家，商家看了之後買單，你就知道，有價值。

英文，就是閱讀量不多，聽量也不多，說話量也不多，導致，我們沒這麼好反應，但不代表我們學不會，

你有空一天連續看八小時以上的英文，看有沒有差別（我改天可能來做這樣的實驗）

大概就是這樣。