近年来，人工智能（AI）和神经网络领域取得了显著的进展。神经网络是一种模拟大脑神经元之间相互连接的计算模型，通过学习从输入数据中提取特征并进行预测。然而，神经网络是黑盒模型，难以解释其内部工作机制。最近的研究表明，神经网络的隐藏层在学习过程中可以涌现出具有符号性质的概念，这为我们重新审视AI提供了新的视角。
在本文中，我们将探讨神经网络中概念符号涌现的现象，并提供相应的编程示例来验证这一观察。我们将使用Python和深度学习库TensorFlow来构建和训练一个简单的神经网络模型。
首先，让我们定义一个简单的问题，以便能够观察到概念符号的涌现。假设我们要构建一个神经网络来对手写数字进行分类。我们将使用MNIST数据集，该数据集包含大量的手写数字图像及其对应的标签。
import tensorflow as tf
# 加载MNIST数据集
mnist = tf.keras.datasets.mnist
(x_train, y_train),