2014年，人工智能领域正处于深度学习的快速发展时期，但在训练深层神经网络时，仍存在一些无法绕过的核心难题，其中“梯度消失”和“梯度爆炸”问题尤其突出。

当马库斯和林枫的对话逐渐转向这些人工智能瓶颈时，他们自然聊到了这个话题。

对于人工智能涉及到的梯度消失和梯度爆炸这个问题，对于前世就从事人工智能方面工作的林枫来说，他自然是不陌生。

梯度消失和梯度爆炸是神经网络训练中常见的问题。

了解梯度消失和梯度爆炸首先要了解神经网络。

简单说，神经网络是一种模仿人脑工作原理的计算模型。

它由很多“神经元”组成，这些神经元分成多层，数据会从一层传到另一层，最终得到一个结果。

训练神经网络的过程就是不断调整这些神经元之间的“连接强度”，让网络的输出越来越接近我们想要的结果。

为了调整神经网络中的这些连接强度，我们需要用到一种叫“梯度”的东西。

简单来说，梯度就是用来指引我们“往哪里走”的方向，就像你爬山时要知道往哪边是上坡、哪边是下坡。

我们通过“梯度”来知道哪些参数需要调整，从而让网络的表现变得更好。

那“梯度消失”和“梯度爆炸”又是什么呢？

假设你在玩一个滑滑梯，当你站在滑梯的最高处，往下滑时，你能很快感受到速度在增加，因为坡度很大。

但是，如果滑到快要到底部的地方，坡度变得很小，你几乎就感觉不到滑动的速度了。

这里的“坡度”就像是“梯度”——当坡度变小，滑动的速度也变小。

在神经网络中，类似的事情也会发生。

如果我们给网络很多层，它们之间的梯度会越来越小，传到前面几层时，梯度几乎“消失”了。这就是“梯度消失”问题。

梯度太小，无法有效调整那些神经元的连接强度，网络的训练就会变得非常困难。

想象你在爬一个大山，山的坡度越来越平，最终你几乎感受不到自己在上升了，这时你很难再判断该怎么继续往上爬。

在神经网络里，梯度消失的问题就是这种感觉，网络不知道该如何继续改进。

而梯度爆炸又是另外的一个极端。

假设这次你站在一座非常陡的悬崖边，一不小心就滚下去了！

因为坡度太陡了，你的速度变得非常快，失控了。