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神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)就像是一個強(qiáng)大的虛擬大腦，它可以解決許多類型的問題。這篇文章里，作者就總結(jié)了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的概念、技術(shù)基本實現(xiàn)原理、應(yīng)用場景與產(chǎn)品案例等方面的內(nèi)容，一起來看看，或許會對AI產(chǎn)品經(jīng)理們有所幫助。

各位看官：

上一篇文章我們提到了AI中的監(jiān)督學(xué)習(xí)，監(jiān)督學(xué)習(xí)屬于機(jī)器學(xué)習(xí)中的一種范式，計算機(jī)通過提供已知輸入和對應(yīng)輸出的訓(xùn)練數(shù)據(jù)，學(xué)習(xí)輸入與輸出之間的映射關(guān)系，以便在面對新的未知輸入時能夠做出準(zhǔn)確的預(yù)測。如果想了解監(jiān)督學(xué)習(xí)的更多內(nèi)容，可以翻閱我之前寫的一篇《產(chǎn)品經(jīng)理的獨門技能—AI監(jiān)督學(xué)習(xí)（6000字干貨）》

在AI人工智能的機(jī)器學(xué)習(xí)中，不僅有監(jiān)督學(xué)習(xí)，還有神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種起源于 20 世紀(jì) 50 年代的監(jiān)督式機(jī)器學(xué)習(xí)模型，它就像一個強(qiáng)大的虛擬大腦，能夠?qū)W習(xí)、處理信息，解決各種問題，今天我們就來討論一下神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。

本篇會先介紹一下神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本概念，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是如何傳遞信息的。然后，從神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的3大優(yōu)勢出發(fā)，強(qiáng)大的學(xué)習(xí)能力、廣泛的通用性，高效地端到端學(xué)習(xí)，展開說說為啥神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)這么火。

說完神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的概念和優(yōu)勢之后，我會進(jìn)一步說明神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的技術(shù)基本實現(xiàn)原理。從神經(jīng)元，層次結(jié)構(gòu)，權(quán)重，激活函數(shù)這四點入門，來揭開神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的“蓋頭”，看其廬山真面目。

接下來，基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，順帶引出它的高級版本：深度學(xué)習(xí)，淺聊一下他們之間的關(guān)系。后期會有專門的篇章來介紹深度學(xué)習(xí)，就不在此處展開，本篇重點還是圍繞神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。

在第五節(jié)，會介紹神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在金融、醫(yī)療、電商三大應(yīng)用場景之下，提供智能風(fēng)控，智能診斷，個性化推薦等解決方案。

最后，帶著大家簡單體驗一款在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)上實現(xiàn)落地的產(chǎn)品，網(wǎng)易有道翻譯。它通過自主研發(fā)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)，實現(xiàn)了更準(zhǔn)確、更自然的翻譯效果，為用戶提供了全新的語言交流體驗。

網(wǎng)易有道翻譯從翻譯這個非常細(xì)分垂直，但是又如此普及大眾的使用場景出發(fā)，我們不僅看到了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)翻譯技術(shù)的應(yīng)用，更見證了它在實際場景中的亮點。我們正身處AI變革的時代，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)不再是遙不可及的未來科技，它已經(jīng)深入到我們生活的方方面面，成為推動整體行業(yè)進(jìn)步的強(qiáng)大引擎。

（附圖：本篇文章結(jié)構(gòu)導(dǎo)圖，方便大家在閱讀前總攬全局，有大致的畫面框架）

一、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)這玩意，其實沒有那么難理解

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)這個詞，聽起來很玄乎又高深，我剛開始知道的時候，也是感覺自己知曉了什么神秘魔法似的，AI里面還有神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)這么厲害的學(xué)問啊，但當(dāng)我深入了解之后，發(fā)現(xiàn)其真相也沒有我想象的那么深奧難懂。

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)靈感來源于人腦的神經(jīng)系統(tǒng)，是一種模仿人腦神經(jīng)系統(tǒng)結(jié)構(gòu)和功能的計算模型，模擬了人腦神經(jīng)元之間的連接和信息傳遞，通過訓(xùn)練數(shù)據(jù)來學(xué)習(xí)復(fù)雜的模式和關(guān)系。

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)有很多層，它們通過層層的神經(jīng)元連接構(gòu)建模型，連接傳遞信息，用于解決各種復(fù)雜的問題，如圖像識別、語音識別、自然語言處理等。

那么，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是如何傳遞信息的呢？

在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)之中，每個神經(jīng)元都有輸入和輸出，它接收一些輸入，通過權(quán)重和激活函數(shù)的作用，產(chǎn)生一個輸出。這個輸出可以作為其他神經(jīng)元的輸入，從而形成神經(jīng)元之間的連接。

這些連接的權(quán)重決定了信息在網(wǎng)絡(luò)中傳播的強(qiáng)度，而激活函數(shù)則決定了神經(jīng)元是否應(yīng)該被激活并傳遞信息。通過調(diào)整神經(jīng)元之間連接的權(quán)重，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以學(xué)習(xí)并適應(yīng)輸入數(shù)據(jù)的模式，在大量數(shù)據(jù)中找到規(guī)律，從而在學(xué)習(xí)后提供更為準(zhǔn)確和有效的輸出。

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分為不同層次，包括輸入層、隱藏層和輸出層。輸入層接收原始數(shù)據(jù)，輸出層產(chǎn)生模型的預(yù)測或結(jié)果，而隱藏層則在這兩者之間進(jìn)行信息處理和學(xué)習(xí)。

關(guān)于神經(jīng)元，權(quán)重，激活函數(shù)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的層次結(jié)構(gòu)，我會在第三節(jié)單獨展開說說，畢竟這部分是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以如此厲害的“秘密武器”。

二、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)這么“火”，因為有以下優(yōu)勢

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)像是學(xué)霸，像是全能高手，簡直就是一名六邊形戰(zhàn)士，其實，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)這么牛也是有原因的。我將從神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)勢出發(fā)，講述其強(qiáng)大的學(xué)習(xí)能力、廣泛的通用性、端到端學(xué)習(xí)的高效性，用盡可能通俗易懂的語言呈現(xiàn)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的亮點優(yōu)勢。

1. 強(qiáng)大的學(xué)習(xí)能力

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)能力很強(qiáng)，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在處理大規(guī)模、高維度數(shù)據(jù)時表現(xiàn)出色，它能夠從海量數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)復(fù)雜的模式和特征，大數(shù)據(jù)就是它愛吃的一道主菜。

AlphaGo就是一個典型例子，AlphaGo通過大量棋局?jǐn)?shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練，利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)會了高級的圍棋策略。在2016年，AlphaGo以4比1戰(zhàn)勝了世界冠軍李世石，展示了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在復(fù)雜智力游戲中的非凡學(xué)習(xí)能力。

2. 廣泛的通用性

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)不受限于特定領(lǐng)域，具有廣泛的通用性，在各領(lǐng)域都能發(fā)揮其本領(lǐng)。無論是圖像識別、語音處理還是自然語言處理，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)都能夠處理各種類型的數(shù)據(jù)。這種通用性使得神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)成為解決多領(lǐng)域問題的通用工具。有一說一，這在哪里都“吃得開”的優(yōu)勢，著實令人佩服。

例如，在圖像識別領(lǐng)域，基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）的圖像分類模型，能夠在海量圖像中準(zhǔn)確識別出不同物體。這項技術(shù)在人臉識別、醫(yī)學(xué)影像分析等方面都帶來了巨大便利。

3. 端到端學(xué)習(xí)的高效性

當(dāng)我們用傳統(tǒng)方法解決問題時，通常需要多個步驟，比如先處理原始數(shù)據(jù)、提取特征，然后再應(yīng)用模型進(jìn)行預(yù)測，最后根據(jù)預(yù)測輸出結(jié)果。

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)支持端到端學(xué)習(xí)，這是一種更簡化的方法，它讓神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)直接從原始數(shù)據(jù)到最終輸出進(jìn)行學(xué)習(xí)，省略了中間許多繁瑣的步驟，無需人為干預(yù)。

這種高效性不僅簡化了問題的處理流程，也減輕了人工干預(yù)的負(fù)擔(dān)，使得神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在處理實際問題時更為高效。

相信大家對語音識別已經(jīng)不陌生了，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的端到端學(xué)習(xí)為語音識別模型的發(fā)展帶來了重大突破。通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，系統(tǒng)能夠直接從聲波信號中學(xué)習(xí)到語音的表示，避免了過程中復(fù)雜的特征工程，比如語音信號的預(yù)處理、特征提取、聲學(xué)建模、語言模型等。

端到端學(xué)習(xí)通過使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，將整個語音識別過程作為一個端到端的模型進(jìn)行訓(xùn)練，將輸入的聲音波形映射到相應(yīng)的文本輸出，直接完成語音到文本的轉(zhuǎn)換。這不僅降低了對專業(yè)知識和人工干預(yù)的需求，而且提高了語音識別系統(tǒng)的性能和適應(yīng)性。

從以上三大優(yōu)勢可以發(fā)現(xiàn)，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)有強(qiáng)大的學(xué)習(xí)能力，又不挑食，什么領(lǐng)域都能搞定，還能自動化解決問題，又聰明又省心，試問誰不愛呢？也難怪神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)這么受人歡迎了。

三、掀起神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的“蓋頭”，看看技術(shù)實現(xiàn)原理

既然神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)這么厲害，那我們就不得不去揭秘一下其背后的技術(shù)原理啦。照慣例，我們淺淺涉入一下基本原理即可，太深入的話，大腦CPU會燒壞的吧，哈哈。

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)聽起來高大上，其實它的實現(xiàn)原理并不復(fù)雜。我們可以從神經(jīng)元、層次結(jié)構(gòu)、權(quán)重和激活函數(shù)等方面來看。這部分呼應(yīng)了第一節(jié)的概念說明，之所以單拎一節(jié)展開詳解，是為了能重點說清楚其工作原理，有基礎(chǔ)的同學(xué)可以淺看一下或順便路過哦。

1. 神經(jīng)元：模擬大腦的基本單元

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的基本單元是神經(jīng)元，這個概念是受到生物學(xué)啟發(fā)的，就像大腦中的神經(jīng)元一樣。每個神經(jīng)元接收一些輸入，通過一定的權(quán)重進(jìn)行加權(quán)，然后通過激活函數(shù)產(chǎn)生輸出，這個輸出會傳遞到下一層的神經(jīng)元，形成信息的傳遞鏈。

神經(jīng)元的工作原理分四步：接收信息，信息加權(quán)，整合與決策、傳遞信息。

【接收信息】：想象一下神經(jīng)元就像是一個小小的信息接收器，它從其他神經(jīng)元或外部輸入接收信息，就像你大腦中的神經(jīng)元通過神經(jīng)突觸傳遞信號一樣。

【信息加權(quán)】：接收到的信息并不是平等的，每個輸入都有一個權(quán)重。權(quán)重就像信息的重要性標(biāo)志，有些信息可能對神經(jīng)元的決策更有影響。就像我們?nèi)粘Ｌ幚硎聞?wù)時，會考慮輕重緩急，重要緊急的事情相較于不重要不緊急的事情，權(quán)重會高很多。

【整合與決策】：神經(jīng)元會將加權(quán)的信息匯總，并通過一個激活函數(shù)來做出決策。這個激活函數(shù)就像是神經(jīng)元的思考過程，它決定了神經(jīng)元是否“激活”（發(fā)出信號）或“不激活”（保持靜默）。

【傳遞信息】：如果神經(jīng)元激活了，它會向連接的其他神經(jīng)元傳遞信息，就像一個信息傳遞者。這樣，信息就可以在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中流動，實現(xiàn)復(fù)雜的任務(wù)和學(xué)習(xí)過程。

比方說，你可以將神經(jīng)元想象成一個小秘書。她接收來自不同同事的信息，對每個同事的話分配不同的重要性（權(quán)重），最后整合這些信息并作出決策。如果決策是積極的，她就會把相關(guān)信息傳遞給其他同事。這樣，整個辦公室中的信息可以有效地傳遞和處理，就像神經(jīng)元在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的作用一樣。

2. 層次結(jié)構(gòu)：分層處理信息

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)通常有多層，分為輸入層、隱藏層和輸出層。輸入層接收外部輸入，比如圖像的像素值。隱藏層對輸入進(jìn)行處理，提取特征。輸出層產(chǎn)生最終的結(jié)果。每個層都有很多神經(jīng)元，形成了一個層次化的結(jié)構(gòu)。

如果把神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)比作一家有分層管理的公司結(jié)構(gòu)，其工作原理就是這樣的。

【輸入層】：假設(shè)有一家公司的員工小A，他工作是收集客戶的信息，這些信息就像是公司的輸入，而小A就處在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的輸入層。在這一層，信息通過各種通道（特征）進(jìn)入系統(tǒng)。

【隱藏層】：通常情況下，公司的管理層會有多個負(fù)責(zé)處理不同任務(wù)的團(tuán)隊。每個團(tuán)隊都負(fù)責(zé)公司內(nèi)部的一部分處理工作，但他們的工作對外部來說是不可見的。這就像神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的隱藏層，它在內(nèi)部處理信息，執(zhí)行各種復(fù)雜的計算，對外也是不可見的。

【輸出層】：公司最終需要將處理過的信息呈現(xiàn)出來，這就是輸出。管理層的決策通過“輸出層”來完成，就像神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的輸出層將結(jié)果信息傳遞出來一樣。

同理，如果把神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的層次結(jié)構(gòu)比作是電商平臺。輸入層就像是收集了用戶的瀏覽、購買等信息，隱藏層就像是進(jìn)行了各種復(fù)雜的推薦算法和分析，最后輸出層將推薦的商品呈現(xiàn)給用戶。

總之，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的這種分層結(jié)構(gòu)，有助于更有效地處理和理解復(fù)雜的信息。

3. 權(quán)重：調(diào)整信息的關(guān)鍵

權(quán)重是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中非常關(guān)鍵的參數(shù)，每個連接都有一個權(quán)重，這個權(quán)重代表了網(wǎng)絡(luò)中連接的強(qiáng)度，而強(qiáng)度決定了信號在網(wǎng)絡(luò)中傳遞的影響程度。在訓(xùn)練過程中，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)會通過學(xué)習(xí)調(diào)整這些權(quán)重，使其能更好地適應(yīng)任務(wù)。

打個比方，作為一名咖啡深度用戶，每天一杯咖啡代表了一天工作的開始，我就以制作一款咖啡來比喻，說一下權(quán)重是如何發(fā)揮作用的。

如果我們想調(diào)制出一款符合自己口味的咖啡，配方中咖啡豆、牛奶和糖的比例，就像神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的不同的連接權(quán)重，決定了每個成分對最終咖啡味道的影響程度。

發(fā)現(xiàn)咖啡的味道不夠濃郁，可能會增加咖啡豆的比例，就像在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中增加“咖啡”連接的權(quán)重，這會使咖啡豆的影響更大，整體咖啡更濃。反之，如果咖啡太苦，我們可能會減少咖啡豆的比例，減輕其影響，就像在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中減小“咖啡”連接權(quán)重。同理，如果喜歡甜一點，就會增加糖的比例，那么神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中“糖”連接的權(quán)重就會變大，反之亦然。

以調(diào)制咖啡為例，權(quán)重就是調(diào)整不同成分比例的關(guān)鍵。我們通過調(diào)整每個成分的比例，實現(xiàn)了咖啡味道的優(yōu)化，沖泡出了一杯自己喜歡的咖啡。同樣，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)通過調(diào)整連接權(quán)重，根據(jù)輸入數(shù)據(jù)的影響程度，優(yōu)化模型對不同輸入的響應(yīng)，適應(yīng)不同的任務(wù)和數(shù)據(jù)，實現(xiàn)豐富的學(xué)習(xí)和預(yù)測功能。

4. 激活函數(shù)：引入非線性因素

激活函數(shù)是神經(jīng)元內(nèi)部的一種數(shù)學(xué)操作，類似于人腦中神經(jīng)元的激活過程。激活函數(shù)接收神經(jīng)元的輸入，通過一些數(shù)學(xué)運(yùn)算（通常是非線性的）得出一個輸出。這個輸出將決定神經(jīng)元是否激活，并將信息傳遞給網(wǎng)絡(luò)的下一層。簡單來說，它決定了神經(jīng)元是否應(yīng)該“激活”并傳遞信息給其他神經(jīng)元。

如果沒有激活函數(shù)，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的每一層都只能執(zhí)行線性變換，多層的線性疊加依然只會得到線性關(guān)系。激活函數(shù)的引入使得神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠?qū)W習(xí)和表示更為復(fù)雜、非線性的模式和關(guān)系。

（也許有人對線性、非線性不太理解，我這里插播說明一下，如果你已知，可以直接略過）

在數(shù)學(xué)上，線性函數(shù)關(guān)系是可以用直線來表示，而非線性函數(shù)關(guān)系往往是非直線的，包括各種曲線、折線、不連續(xù)的線等。在線性關(guān)系中，一個變量的變化與另一個變量成正比例關(guān)系或反比例關(guān)系，而在非線性關(guān)系中，一個變量的變化不一定導(dǎo)致另一個變量的等比例變化。

在數(shù)學(xué)公式中，y=mx+b，就是線性關(guān)系。這種形式的關(guān)系圖像在坐標(biāo)系中是一條直線。

同樣是數(shù)學(xué)公式，冪函數(shù)就是非線性關(guān)系。其關(guān)系圖像在坐標(biāo)系中是一段曲線。（插播結(jié)束）

我們來舉個例子，便于理解激活函數(shù)的作用。

假設(shè)，如果要開發(fā)一款識別貓狗的AI工具，在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，就需要有一個神經(jīng)元專門負(fù)責(zé)識別貓耳朵的輪廓，激活函數(shù)就像是這個神經(jīng)元內(nèi)部的決策者，如果圖像中有貓耳朵的形狀，激活函數(shù)就會打開這個“開關(guān)”，讓信息傳遞到下一層，表示網(wǎng)絡(luò)認(rèn)為圖像中可能存在貓。如果沒有貓耳朵的形狀，這個“開關(guān)”就關(guān)閉，信息不傳遞，表示網(wǎng)絡(luò)認(rèn)為圖像中可能不存在貓。

所以，激活函數(shù)的作用就是通過這種開關(guān)的機(jī)制，讓神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠更智能地處理各種輸入，做出符合任務(wù)要求的決策。比如，幾秒鐘就成功識別出上千萬張圖中是貓還是狗。

四、更高級的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)：深度學(xué)習(xí)

深度學(xué)習(xí)專注于使用深層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來解決復(fù)雜的問題。深度學(xué)習(xí)的“深度”指的是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的層數(shù)，通常包含很多層，使得模型能夠?qū)W到更加抽象和復(fù)雜的特征。深度學(xué)習(xí)的核心思想是通過多層次的非線性變換來提取數(shù)據(jù)的高級表示，從而實現(xiàn)更精確的預(yù)測和決策。

想象一下，淺層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)就像是簡單的任務(wù)處理者，而深層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)則是一個層層遞進(jìn)、能夠理解更復(fù)雜信息的學(xué)習(xí)者。這種層次結(jié)構(gòu)使得深度學(xué)習(xí)在處理大規(guī)模數(shù)據(jù)和復(fù)雜任務(wù)時表現(xiàn)更出色。

我們依舊以計算機(jī)識別貓和狗的圖片為例。

在深度學(xué)習(xí)中，我們會構(gòu)建一個深層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，這個網(wǎng)絡(luò)就像是一堆圖層疊在一起的學(xué)習(xí)器，每一層負(fù)責(zé)學(xué)習(xí)不同層次的特征，比如底層學(xué)習(xí)貓狗皮毛紋理、中層學(xué)習(xí)貓狗形狀、高層學(xué)習(xí)貓狗整體的樣子。通過反復(fù)調(diào)整網(wǎng)絡(luò)中的權(quán)重和參數(shù)，計算機(jī)能夠逐漸學(xué)到貓和狗的區(qū)別，最終達(dá)到能夠準(zhǔn)確識別的程度。

簡單來說，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種計算模型，而深度學(xué)習(xí)是使用深層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行機(jī)器學(xué)習(xí)的方法。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是深度學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)，而深度學(xué)習(xí)則是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)發(fā)展的一種更高級、更復(fù)雜的形式。

五、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的應(yīng)用場景

最近幾年，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)就像潮流中的明星一樣，各個領(lǐng)域都紛紛圈粉。接下來，我們可以看看這位“明星”在不同應(yīng)用場景中，分別做出了什么業(yè)績。

1. 金融領(lǐng)域：智能風(fēng)控助力安全交易

在金融行業(yè)，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)被廣泛應(yīng)用于風(fēng)險管理和欺詐檢測。根據(jù)FTC（美國聯(lián)邦貿(mào)易委員會）的數(shù)據(jù)，2021年消費(fèi)者報告的欺詐損失超過58億美元，比2020年增長了70%以上。

誰都不希望自己辛辛苦苦賺到的錢，因為一次網(wǎng)絡(luò)欺詐全打了水漂，可怕的是，只要我們通過網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行支付交易，都會面臨這個風(fēng)險，所以反欺詐真的是非常重要。通過深度學(xué)習(xí)，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以分析大量的交易數(shù)據(jù)和用戶行為，識別潛在的風(fēng)險和異常情況，保障金融系統(tǒng)的安全性。

高級授權(quán)(VAA)評分服務(wù)是Visa公司的反欺詐產(chǎn)品之一，VAA使用人工智能來評估正在進(jìn)行的交易是否存在欺詐的可能性，可在300毫秒內(nèi)完成交易的欺詐檢測，幾乎不會影響客戶和商家的在線實時交易，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在其中起到了重要作用。

根據(jù)Visa的報告，從2020年10月到2021年9月，Visa處理了2325億筆支付交易。僅在2021年，VAA就在其網(wǎng)絡(luò)上識別并防止了260億美元的欺詐行為。

隨著我們越來越多的財務(wù)生活存在于“云”中，真心的希望強(qiáng)大的人工智能可以保護(hù)好我們每一位老百姓的辛苦血汗錢。

2. 醫(yī)療領(lǐng)域：智慧輔助診斷

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在醫(yī)療領(lǐng)域的應(yīng)用為疾病診斷提供了新的思路。通過深度學(xué)習(xí)，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以分析醫(yī)學(xué)影像，輔助醫(yī)生更準(zhǔn)確地診斷病癥。例如，在乳腺癌檢測中，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以識別微小的腫塊，提高了檢測的靈敏度。

IBM的Watson for Oncology利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，幫助醫(yī)生制定個性化的癌癥治療方案，根據(jù)大量醫(yī)學(xué)文獻(xiàn)和病例數(shù)據(jù)，提供更精準(zhǔn)的醫(yī)療建議。WFO通過從病歷中獲取有價值的信息，為癌癥患者提供合理的個體化治療方案。

WFO于2016年首次正式登陸中國，湘雅二醫(yī)院腫瘤中心就WFO在宮頸癌的治療幫助上進(jìn)行了研究。宮頸癌是女性生殖道常見的惡性腫瘤，其發(fā)病率在全世界女性中僅次于乳腺癌，是威脅女性健康和生命的第二大癌癥。

在 300 名宮頸癌患者中，有 246 名患者符合 WFO 分析的條件。在246名患者中，有179名患者的宮頸癌病例，WFO 治療方案與實際臨床實踐總體一致，這個占比達(dá)到了72.8%。

有了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的助攻，AI醫(yī)療可以讓越來越多的人因此受益，癌癥也將變得不再可怕。

3. 電商領(lǐng)域：個性化推薦

在個性化推薦系統(tǒng)中，系統(tǒng)收集用戶的行為數(shù)據(jù)，包括點擊歷史瀏覽、購買記錄、搜索記錄等，這些數(shù)據(jù)構(gòu)成神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練集，用于學(xué)習(xí)用戶的行為模式。

接下來，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)將用戶的行為數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為可理解的特征表示，并進(jìn)行學(xué)習(xí)和訓(xùn)練。

然后，根據(jù)用戶的實際反饋（點擊、購買等），系統(tǒng)不斷更新神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的參數(shù)，對用戶的未知行為進(jìn)行預(yù)測，以提高推薦的準(zhǔn)確性和個性化程度。

亞馬遜（AWS）的推薦系統(tǒng)就利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行深度學(xué)習(xí)，對大量用戶數(shù)據(jù)進(jìn)行分析和學(xué)習(xí)。其推薦系統(tǒng)每天能夠處理數(shù)十億條數(shù)據(jù)，包括用戶的點擊、購買、收藏等多方面的行為，以確保推薦的準(zhǔn)確性。

根據(jù)麥肯錫的報告，亞馬遜有超過 35% 的銷售額來自于系統(tǒng)的推薦，AWS呈現(xiàn)在不同用戶面前的就是不同的商品頁面，也就是我們俗稱的“千人千面”。

六、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的產(chǎn)品案例

1. 網(wǎng)易有道：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)翻譯技術(shù)

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)翻譯（ Neural Machine Translation,以下簡稱NMT）是一種基于深度學(xué)習(xí)的機(jī)器翻譯方法，通過模擬人腦神經(jīng)元的工作原理，實現(xiàn)對輸入語言到輸出語言的端到端學(xué)習(xí)。

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)翻譯是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在機(jī)器翻譯領(lǐng)域的應(yīng)用，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)使得神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)翻譯在處理大規(guī)模語料庫時能夠?qū)W到更復(fù)雜的語言規(guī)律和語境信息，實現(xiàn)準(zhǔn)確的自動翻譯。

相較于傳統(tǒng)的機(jī)器翻譯方法，NMT更注重上下文的理解，能夠更好地處理句子的結(jié)構(gòu)和語境，使得翻譯結(jié)果更為自然流暢。

早在2017年4月，網(wǎng)易有道就對外公布稱，由網(wǎng)易公司自主研發(fā)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)翻譯技術(shù)（YNMT）正式上線。到了2018年，網(wǎng)易有道進(jìn)一步采用Transformer作為基礎(chǔ)架構(gòu)，研發(fā)出更高效的翻譯系統(tǒng)。

2. 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的落地：網(wǎng)易有道翻譯

有道旗下的翻譯產(chǎn)品——網(wǎng)易有道翻譯，就是基于有道神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)翻譯提供文本翻譯、圖片翻譯、文檔翻譯、網(wǎng)頁翻譯等各種場景的翻譯服務(wù)。這幫助我們在跨國交流中，即使不懂對方國家的語言，也可以滿足一些基本交流，至少在全球旅游的這個夢想下，語言障礙已經(jīng)不會排在第一位了。

相信有外語翻譯需求的朋友，對網(wǎng)易有道翻譯這款產(chǎn)品并不陌生，有時候因為工作或生活的需要，我們會瀏覽到國外的網(wǎng)站，不僅是英文，也許我們還會瀏覽到日文、俄文的或者是其他語言的網(wǎng)站。所以，相對準(zhǔn)確又快速的翻譯，就顯得尤為重要。

有了YNMT有道神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)翻譯技術(shù)作為基礎(chǔ)，網(wǎng)易有道翻譯這款產(chǎn)品的翻譯能力幾乎可以對標(biāo)一名有專八水平的大學(xué)生，除了能支持109種語言互譯，還能提供42個專業(yè)術(shù)語庫或上傳自定義術(shù)語庫。用大白話來說，就是懂行，翻譯出的內(nèi)容符合行業(yè)術(shù)語要求，也符合專業(yè)場景下的語境要求。

目前能直觀地看到，官方推薦的術(shù)語庫就有材料科學(xué)、測繪科學(xué)技術(shù)、地球科學(xué)、電子、通信與自動控制技術(shù)、動力與電氣工程、法學(xué)、紡織科學(xué)技術(shù)、管理學(xué)、航空、航天科學(xué)技術(shù)、化學(xué)、環(huán)境科學(xué)技術(shù)、機(jī)械工程、計算機(jī)科學(xué)技術(shù)、交通運(yùn)輸工程等等。

同時，我們在翻譯時，還可以根據(jù)具體的使用場景，比如醫(yī)學(xué)、計算機(jī)、金融經(jīng)濟(jì)，提供更符合語境的翻譯結(jié)果。

就在今年的4月份，網(wǎng)易有道翻譯升級至最新的V10.0.0版本，覆蓋10種翻譯場景，包含文本、文檔、圖片、音頻、視頻、同傳翻譯等，支持10種文檔格式，已開放每年240萬免費(fèi)翻譯字符，雖然部分功能需要付費(fèi)使用，比如音頻翻譯和同傳翻譯只能免費(fèi)試用20分鐘，AI BOX智能潤色功能（支持句子、段落潤色，文章糾錯）也只能免費(fèi)試用10次，但如果是基本翻譯需求，也已經(jīng)夠用了。

3. 從網(wǎng)易有道翻譯中看到NMT的亮點

當(dāng)我們在知曉神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的原理之后，基于一定的AI知識儲備去體驗一款真實的產(chǎn)品，就像在知道魔術(shù)原理的背景下去看一場魔術(shù)表演，其中神奇又玄幻的部分，就不會覺得那么神秘了。

從網(wǎng)易有道翻譯這款產(chǎn)品出發(fā)，我們能看到神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)翻譯技術(shù)的特點。

【多語言支持】：網(wǎng)易有道翻譯借助神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)翻譯技術(shù)，實現(xiàn)了對多語言的支持，支持109種語言互譯，可以說幾乎滿足了全球各個國家的語言溝通。

【上下文理解】：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)翻譯技術(shù)通過深度學(xué)習(xí)模型對大量語料進(jìn)行訓(xùn)練，能夠更好地理解句子的上下文關(guān)系。

這種能力使得翻譯系統(tǒng)能更好地把握文章或?qū)υ挼恼w語境，產(chǎn)生更連貫、自然的翻譯結(jié)果，讓用戶獲得更符合實際語言使用情境的譯文，而不是簡單地對獨立的句子進(jìn)行翻譯。

【專業(yè)詞匯處理】：通過深度學(xué)習(xí)，網(wǎng)易有道翻譯產(chǎn)品可以處理各行業(yè)專業(yè)術(shù)語，翻譯的結(jié)果也會更精準(zhǔn)、可靠。

比如支持材料科學(xué)、測繪科學(xué)技術(shù)、地球科學(xué)、動力與電氣工程、管理學(xué)、航空、航天科學(xué)技術(shù)等等術(shù)語庫。

【用戶體驗更棒】：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)翻譯技術(shù)在保持高準(zhǔn)確性的同時，模型也強(qiáng)調(diào)翻譯的自然度，使得譯文更貼近人類語言表達(dá)習(xí)慣，為用戶提供更流暢、易懂的翻譯體驗。

有道AIBox（beta版）就在這個點上進(jìn)行發(fā)力，YNMT模型支持的個性化體驗可以提供更符合用戶口感的翻譯結(jié)果，提高語言使用的舒適度，AI潤色后的翻譯內(nèi)容更懂人性。

4. 新功能亮相：更專業(yè)的AI翻譯

網(wǎng)易有道翻譯網(wǎng)頁版有新出一款新版的AI 翻譯，提供母語級高精AI翻譯，并支持繼續(xù)潤色及語法分析等功能。

中華文化博大精深，既然適合咱們中文母語，不知道翻譯一首李白的《將進(jìn)酒》，效果如何？

于是，我將詩句輸入文本框，點擊“AI翻譯”，等待了幾秒的“文本生成中”，它給了我一段譯文，譯文如圖，大家覺得翻譯效果如何哈？

如果我試著將這段英文，再讓AI翻譯成中文，并且要求AI潤色一下，會是什么結(jié)果呢？帶著好奇心，我將AI翻譯好的英文復(fù)制進(jìn)了文本框，再次點擊AI翻譯后，看到了英譯中的結(jié)果。

如圖可見，從語言的對仗、韻律、文字修辭，用詞精準(zhǔn)達(dá)意，情感抒發(fā)等各方面看，還是咱李白的原詩更勝一籌哈。

接下來，我選擇了AI潤色，既然是一首詩，試試將句子潤色得更華麗，AI會給我什么結(jié)果呢？選擇“句子潤色-更華麗”，我看到了如圖回復(fù)，不知道看到此處的你，有什么新的靈感呢？

感受一下帶著文學(xué)才氣的AI翻譯之后， 再體驗一把論文翻譯的功能，arXiv論文翻譯功能支持arXiv論文摘要頁面鏈接、arXiv論文pdf下載鏈接、論文其他格式源下載鏈接或使用chrome打開的論文pdf鏈接。從結(jié)果看，翻譯內(nèi)容還是不錯的。從體驗看，雙語對照還是很貼心的。

其實，無論是多國語言翻譯，多場景翻譯，多術(shù)語庫支持，還是AI翻譯，網(wǎng)頁翻譯，論文翻譯等等。底層都是基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)翻譯技術(shù)來實現(xiàn)的，它就在我們接觸的AI產(chǎn)品的界面背后，我們看不到、摸不著，卻又在每一次觸發(fā)翻譯時，都需要調(diào)用它。

未來，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)翻譯將更注重實時交互翻譯的能力。在翻譯領(lǐng)域，我們可以期待更快速、準(zhǔn)確的實時翻譯，語言將不再是溝通的障礙，也許那時候，我們就不需要學(xué)外語了。無論是國際會議、日常旅游、還是商務(wù)洽談等場景下，靠AI就能實現(xiàn)無障礙跨國交流了，或許那時候，AI翻譯的結(jié)果比我們自己直接翻譯要更貼合語境，更快更準(zhǔn)確呢。