5.1.2 神经网络对人工智能发展的作用
作为人工智能的子领域，神经网络专注于模拟和构建类似于人脑神经元网络的计算模型。近十年来，神经网络在迅速发展的同时也取得了令人瞩目的成就，对人工智能的发展起到了重要的推动作用。其主要贡献如下：
1.为人工智能的应用提供工具和技术支持
神经网络通过构建多层的人工神经元网络，并利用网络中神经元的连接关系、对应的权重和激活函数来处理输入数据，实现了从输入到输出的信息传递、处理和转换。根据通用近似定理，神经网络被证
实为强大的函数逼近器，这使得神经网络能够广泛地应用于模式识别、分类、回归等复杂的任务。
2.为人工智能的泛化与自主学习能力提供保证
神经网络现已发展出了多种学习及训练范式，如监督学习、半监督学习、无监督学习及强化学习等。多样化的学习范式使得神经网络能够适应于不同场景、任务和领域。特别地，无监督学习实现了引导神经网络来学习和提取无标注数据中的特征，从而使其拥有自主学习能力。
3.为人工智能的类人化和智能化奠定基础
伴随着神经网络结构和算法的改进及创新，人工智能在视觉、自 然语言处理、语音识别等领域取得了重大突破。这些领域的进展使得 人工智能具备更好地理解和处理复杂的视觉、语言和音频信息的能力。特别值得注意的是，基于深度自注意力网络构建出的大模型（例如 GPT-4 等）在众多任务中都达到甚至超越了人类的能力，因此也被一 些研究人员视为是通用人工智能（AGI）的早期的雏形。