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人工智能与数学的融通共进，更不意味着一方可以取代另一方。著名数学家丘成桐先生曾指出，“人工智能对数学有很多好处，可以帮助数学发展，但还不可能改变数学”。人工智能可以通过大量的计算与逻辑推理，帮助数学家产生新的创意与想法，为数学家提供更多的创造灵感，从而加速数学的研究。但数学是一门非常广泛与抽象的学科，很多概念和问题都已经超出了人工智能的能力范畴，需要人类的创造力、洞察力与理解能力来解决问题，这些是人工智能尚无法模拟的。而人工智能的发展，也深度依赖基础算法与理论的提出、算力的提升以及大规模数据的支持。数学在其中也只是起到了基础性的作用与贡献。
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深度神经网络（DNN）是一种模仿人脑神经结构的机器学习技术，专门处理复杂数据。你可以把它想象成一个“多层级加工厂”：比如识别猫的照片，第一层先看像素点，第二层组合成线条，第三层拼出猫耳、胡须等特征，最后一层综合判断这是猫。每层由大量“神经元”（数学计算单元）组成，层与层之间通过可调节的“连接强度”传递信息。
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