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    外在的pid处理整体秘能场参数问题，内在的则是ai芯片处理法术模型的计算问题。

    人。

    根本就不应该存在于这个环节里。

    而让芯片学会施展魔法只是第一步。

    第二步是让芯片学会抉择！

    人类的反应，已经证明无法小于0.1秒，所以短跑认为反应速度超过这个就是抢跑。

    然而面对瞬息万变的法术战斗，林奇如果想着1v1的单挑，那么靠他自己一个确实够了。

    可如果想着是成为法术战里的万人敌，那么他也更需要一套自动的法术应答机制。

    这也是无数法师需要事先针对接下来战斗指定法术战方案的原因，因为他的思维已经无法支撑毫秒级响应的战斗，只能够制定更为全面的计划，然后将其嵌入本能之中。

    既然他记忆宫殿内部，有一枚即将诞生的ai芯片，那为何不一条路走到直，顺势把法术应答也开发出来？

    而这里就要绕回到最初的的问题。

    机器处理1+1，那可以碾压世间万物。

    但是机器要知道怎么选择法术，就需要经过漫长路了！

    光是一个自动驾驶，让机器来取代人类进行驾驶，就耗费了无数厂家的心血，至今依旧在l2徘徊着。

    什么是机器学习？

    换个简单的说法——

    人：1+1=？

    机：5

    人：1+2=？

    机：7

    人：3+2=？

    机：10

    无数次后……

    人：1+1=？

    机：2。

    所谓人工智能。

    有多少人工，便有多少智能。

    曾经有人距离过一个芒果的例子。

    比方要挑选芒果，却又不知道什么样子的芒果好吃，便需要先尝遍所有芒果，然后总结了深黄色的好吃，此后再买自己选择深黄色即可。

    而机器学习，便是让机器先尝一边所有芒果，让机器总结出一套规律。

    这里的人，需要的便是描述给机器每一个芒果的特征，从颜色大小再到软硬，最终让它输入好吃与否。

    剩下的则等机器学习出一套规则，判断“深黄色”芒果好吃。

    这个学习过程，便是机器学习，而神经网络便是最为热门的机器学习法。

    林奇重新秉心静气，走到记忆宫殿的书架之上，默默翻开最初的书籍。

    进度跳的太快，让他不得不赶紧加班加点钻研起接下来的学识，他就像是一位油烧开了才刚开始翻菜谱的厨子。

    情况虽然有些万分火急，却又冥冥中有着一种注定。

    曾经的阿尔法狗，利用的算法便是蒙特卡洛算法与神经网络算法，而神经网络学习对于所有搞机器学习的都是绕不开的壁垒。

    这也是林奇需要快速啃掉的知识点。

    此时的他正坐于牢笼之中，内心别无他物地在泥泞的地面上推演起来，丝毫没有顾忌上面的污秽与沙土，仿佛这便是一副宽屏的黑板供他进行演算。

    神经网络，顾名思义来自人类的神经元。

    基本上经过高中的生物学教学也大多能理解神经元的原理，它中间是一个球形细胞体，一头是细小而繁盛的神经纤维分支，学名树突。

    另一头是单独一根长长的突起纤维，学名轴突。
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