不是什么修道之类的。
林枫第一时间想到的还是人工智能有关的。
人工智能表面上看是计算机学，但本质上其实是仿生学。
就拿卷积神经网络和人类视觉系统之间的联系来说吧。
人类的视觉系统通过眼睛捕捉光线，形成图像。
这些图像通过视神经传输到大脑的视觉皮层。
视觉皮层分为多个层次，负责不同级别的图像处理。
例如，初级视觉皮层会检测基本的视觉特征如边缘、角度和颜色；
更高层次的皮层则处理更复杂的特征，比如对象的形状和面部识别。
每一层的神经元负责不同的任务，从简单的识别线条的方向（对应特征识别）到更复杂的识别人脸（如模式识别）。
而卷积神经网络是受人类视觉系统启发设计的，它们也通过多层结构来处理图像信息。
卷积神经网络的第一层通常由卷积层组成，它们就像人类视觉系统的初级视觉皮层一样，专门提取图像的低级特征（如边缘、角度）。
在接下来的几层中，网络会逐步提取更高级的特征，最终能够识别复杂的对象或场景。
卷积神经网络的层次结构模拟了视觉皮层的分层处理过程。
比如，第一个卷积层可能会识别图像中的边缘，第二个卷积层可能会识别边缘组合形成的形状，第三个卷积层可能会识别这些形状组合形成的物体。
普通人通过感知、体验和反复训练来学习新知识。
学习过程中，大脑中的突触连接会根据经验进行调整，这就是所谓的“突触可塑性”。
通过强化常用的神经连接，大脑能够优化特定的任务处理能力，例如识别人脸、解读文字等。
类似地，卷积神经网络通过训练数据来调整其网络参数。
在训练过程中，网络会对输入图像进行处理，并与实际标签进行比较。
通过反向传播算法，卷积神经网络会逐层调整其权重，以最小化预测误差。
这个过程类似于人类大脑中的突触可塑性，网络逐渐“学习”如何更好地识别图像中的特征。
普通人可以在复杂环境中快速准确