1、神经网络到底有什么作用，具体是用来干什么的？
神经网络（Artificial Neural Networks，简写为ANNs）也简称为神经网络（NNs）或称作连接模型（Connection Model），它是一种模仿动物神经网络行为特征，进行分布式并行信息处理的算法数学模型。这种网络依靠系统的复杂程度，通过调整内部大量节点之间相互连接的关系，从而达到处理信息的目的。
神经网络可以用于模式识别、信号处理、知识工程、专家系统、优化组合、机器人控制等。随着神经网络理论本身以及相关理论、相关技术的不断发展，神经网络的应用定将更加深入。
谷歌人工智能写作项目：小发猫
2、图神经网络是什么？
图神经网络是一种直接作用于图结构上的神经网络。GNN的一个典型应用是节点分类。本质上，图中的每个节点都与一个标签相关联，我们希望预测未标记节点的标签。
3、神经网络到底能干什么？
神经网络利用现有的数据找出输入与输出之间得权值关系（近似），然后利用这样的权值关系进行仿真，例如输入一组数据仿真出输出结果，当然你的输入要和训练时采用的数据集在一个范畴之内。例如预报天气：温度 湿度 气压等作为输入 天气情况作为输出利用历史得输入输出关系训练出神经网络，然后利用这样的神经网络输入今天的温度 湿度 气压等 得出即将得天气情况当然这样的例子不够精确，但是神经网络得典型应用了。希望采纳！
4、神经网络技术有什么功能？
神经网络技术对完成对微弱信号的检验和对各传感器信息实时处理，具有自适应自学习功能，能自动掌握环境特征，实现自动目标识别及容错性好，抗干扰能力强等优点。神经网络技术特别适用于密集信号环境的信息处理、数据收集目标识别、图像处理、无源探测与定位以及人机接口等方面，因而在作战指挥方面有广泛的应用前景。
5、神经网络算法是用来干什么的
神经网络算法是由多个神经元组成的算法网络。
逻辑性的思维是指根据逻辑规则进行推理的过程；它先将信息化成概念，并用符号表示，然后，根据符号运算按串行模式进行逻辑推理；这一过程可以写成串行的指令，让计算机执行。然而，直观性的思维是将分布式存储的信息综合起来，结果是忽然间产生的想法或解决问题的办法。这种思维方式的根本之点在于以下两点：
1、信息是通过神经元上的兴奋模式分布储在网络上。
2、信息处理是通过神经元之间同时相互作用的动态过程来完成的。
思维学普遍认为，人类大脑的思维分为抽象（逻辑）思维、形象（直观）思维和灵感（顿悟）思维三种基本方式。
6、超大规模图神经网络系统真的可以实现赋予机器常识吗？
机器学习是人工智能的一个分支。
人工智能的研究历史有着一条从以“推理”为重点，到以“知识”为重点，再到以“学习”为重点的自然、清晰的脉络。
机器学习是实现人工智能的一个途径，即以机器学习为手段解决人工智能中的问题。
从学习方式来讲，机器学习包括监督式学习、非监督式学习、半监督式学习和强化学习。
以算法来分类，则有回归算法、基于实例的算法、正则化方法、决策树学习、贝叶斯方法、基于核的算法、聚类算法、关联规则学习、遗传算法、人工神经网络、深度学习、降低维度算法和集成算法。
因此，深度学习又是机器学习的分支。
深度学习是一种以人工神经网络为架构，对数据进行表征学习的算法。
如今，单纯的深度学习已经成熟，结合了深度学习的图神经网络将端到端学习与归纳推理相结合，有望解决深度学习无法处理的关系推理、可解释性等一系列问题。
强大的图神经网络将会类似于由神经元等节点所形成网络的人的大脑，机器有望成为具备常识，具有理解、认知能力的AI。
机器阅读和理解人类语言
比尔·盖茨曾经发表过对人工智能的一些看法，他认为人工智能会有惊人的影响，并且大多都是好的。
比如帮助学生，帮助查看分析图像，帮助我们了解发生了什么。
同时他也提出，人工智能还有一件事还不能实现，而一旦实现，将帮助人们解决更多的难题，这一点就是：阅读。
“所有相关的公司都在努力实现这一点，比如有一本生物学的书，人工智能会不会阅读它，然后通过考试或者操作一项实验。这是最后一个难题，目前视力问题解决了，语言能力也不错，甚至翻译也很好，现在我们都在攻克阅读问题。一旦有了阅读能力，就可以帮助科学发明，这将会非常了不起，可以更好地帮助人们解决问题。人工智能势头很猛，发展比我们预期的更快，像那场围棋比赛的结果，就是一个惊人的里程碑。”
是的，让机器正确理解人类知识和语言的技术比起图片和声音识别技术来说更加困难。
一是因为人类语言的“余地”，语言作为一种表达方式，是非常偏向于模糊和不确定的。
二是因为人类语言会因环境变化而变化，对它的理解多数是通过当时情境的作用，而这一点又让语言理解的复杂程度加倍，机器是难以标记和模拟相关环境的。
尽管互联网上已经包含了足够多的语言文字信息，我们还是无法以机器能够理解的形式将这些信息真正传递给它们。
因此，比尔·盖茨认为让机器学会阅读和理解人类语言是一个里程碑式事件，而微软、谷歌、Facebook和IBM等公司也在发力机器学习阅读理解能力。
从某种意义上来讲，我的理解是，机器阅读人类语言应该也是从弱人工智能到强人工智能跨越的标志之一。
机器理解和创造自己
随着越来越多的这类技术变得成熟，机器将会在各种各样的任务上超越人类。
那么，机器是否可以理解自己呢？甚至机器是否可以设计和编码自己本身呢？
可以想象一下，一旦机器做到这一步，那将会带来什么样的颠覆。
Google Brain团队在探索这个领域，他们称之为“自动机器学习”方向。
顶尖的人工智能专家们发现，设计机器学习系统本身这样一个他们最困难的工作之一，也有可能通过AI系统自动完成。
甚至在一些场景下，AI系统自己开发的AI系统已经赶上甚至超过了人类专家。
国外著名科技记者 Steven Levy 在他刊于 BackChannel 的文章《谷歌如何将自己重塑为一家“机器学习为先”的公司》中提到，谷歌大脑负责人 Jeff Dean 表示，如果现在让他改写谷歌的基础设施，大部分代码都不会由人编码，而将由机器学习自动生成。
学术界也有相关研究，伯克利的 Ke Li 和 Jitendra Malik 在他们日前提交的论文《Learning to Optimize》中提出了让算法自我优化的方法。
他们在论文摘要中写道，“算法设计是一个费力的过程，通常需要许多迭代的思想和验证。 在本文中，我们探讨自动化算法设计，并提出了一种方法学习自动优化算法”。
从强化学习的角度入手，Ke Li 和 Jitendra Malik 使用指导性策略搜索来让 AI 学习优化算法，并且证明了他们所设计的算法在收敛速度和/或最终目标值方面优于现有的手工编程开发的算法。