马斯克又跟人吵上了，这次是和被誉为AI教父的大佬杨立昆杠上了，这事引来了整个科技圈的在线吃瓜。事情的起因是马斯克为自己的的新公司xAI在线招揽顶尖人才，想要一起改变世界，没想到引来了Meta的首席科学家、图灵奖获得者"AI教父"杨立昆的在线嘲讽。
杨立昆直接评论："马克斯是个资本家，就会画大饼，大家别来，快跑"。还说老马家的产品还可以，但人品真的不咋地。马斯克哪里受得了这样的气，马上回怼："你算个啥科学家？你有啥成果"。结果杨立昆随手甩出了自己两年里发表的80多篇技术论文的链接，还嘲讽说："你们家的特斯拉辅助驾驶还在用着我发明的卷积神经网络呢"。
吵架不小心吵到了对方的专业，只能说马斯克这下大概率是踢到铁板了。杨立昆讲到的卷积神经网络到底是个啥？它可是深度学习的核心，如果想要理解AI就必须要知道这个词。卷积神经网络(convolutional neural network简称CNN)是专门处理具有图像和视频这类网格数据的神经网络。还有三个部分：卷积层、池化层、全连接层。这三个部分各有各的任务。
举个例子来讲一下，比如现在想要教会机器识别水果就可以这样做。
·首先给机器一小块网格(卷积核)，让它在水果的图片上滑动，去找到图片里边缘、纹理等的特征。
·然后再转化成数字信息，这就是"卷积层"的工作，负责找图形的特征。
·接着机器会挑出这些数据中最重要的部分，忽略掉不重要的那些，也就是"抓大放小"，这样可以减少计算量。这就是"池化层"的工作，负责简化特点。
·最后机器会把所有的重要信息汇总起来，做出最终的判断。比如判断这个水果到底是不是苹果，这就是全连接层的工作，负责给出判断。
当然这只是一个简单的例子，实际上由于物体很复杂，机器可能需要做很多次的卷积和池化才能准确的识别。在这个过程中就需要不断的喂给机器很多已经标记好的水果图片，告诉它每张图片是什么，这样它就能学到更多的特征，判断的更准确。
现在卷积神经网络已经被很多领域应用，比如图像分类、人脸识别、医学成像分析、自动驾驶等等。这一厉害的理论正是由和马斯克吵架的杨立昆提出来的。杨立昆听起来名字好像是中国人名，但他其实是个法国人。
AI是个大话题，都上今年高考作文了。关注我跟着戴老师，透过科技圈这些热点事件，一起深度了解AI，说不定你也会成为下一个风口的领路人。
