将神经网络与人脑进行比较的常见类比具有误导性，并阻碍了理解。与会 spiking（放电）并异步运行的生物神经元不同，人工神经元是简单的数学函数。神经网络中的学习过程涉及通过反复的误差校正来调整数值权重，而不是大脑中发现的反向传播机制。 AI
影响 澄清了关于人工智能的常见误解，可能有助于更广泛地理解这项技术。
排序理由 评论文章，讨论人工智能中常见类比的局限性。
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"A neural network is like a brain" is the sentence that stops people from ever understanding neural networks. Real neurons spike. They are not stacked in tidy feedforward layers. Nothing in your head runs backpropagation. A neuron here is numbers times learned weights, pushed thr…