计算范式的变革：从图灵机到神经网络

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1. 背景介绍

自20世纪中叶以来，计算机科学经历了飞速发展，计算范式也经历了深刻的变革。从最初的图灵机模型到如今的深度学习，我们不断探索更强大、更灵活的计算方式。

图灵机作为计算机科学的基石，奠定了通用计算的理论基础。它以有限的符号和规则，模拟了人类的逻辑思维过程，为现代计算机的诞生提供了理论支撑。然而，图灵机的计算能力受限于其固定的规则和离散的符号表示，难以处理复杂、非结构化的数据，例如图像、语音和文本。

随着人工智能的兴起，对处理复杂数据的需求日益增长。深度学习作为人工智能的重要分支，利用多层神经网络结构，模拟了人类大脑的学习机制，取得了令人瞩目的成果。从图像识别、语音识别到自然语言处理，深度学习在各个领域展现出强大的应用潜力。

2. 核心概念与联系

2.1 图灵机

图灵机是一种抽象的计算模型，由以下几个基本要素组成：

• 无限长的带: 用于存储数据，带上的每个位置可以存储一个符号。
• 读写头: 可以读取