举个例子：AI 识别一只猫

? 第一批节点（输入层）：接收猫的图片，分解成不同像素点（相当于不同地区的情报站接收各种信息）。

? 第二批节点（隐藏层）：分析这些像素点，找出关键特征，比如耳朵形状、眼睛大小、毛发纹理（情报站筛选、加权计算）。

? 第三批节点（更深层）：整合所有特征，判断这是一只猫的概率是否足够高。

? 最终节点（输出层）：确认“这是猫！”（最终的情报上报国王）。

比喻： 这说明AI 里的节点并不是孤立的，而是彼此连接，形成一个庞大的神经网络。

另一种比喻：节点 = 高速公路上的收费站

想象一下，全国有一张巨大的高速公路网，每隔一段路，就有一个收费站，这些收费站就像AI 里的节点！

1. 车辆进入高速（输入层）

? 每个收费站都会接收进入高速的车辆，记录它们的起点和信息。

2. 收费站处理信息（隐藏层）

? 计算车辆行驶的里程、收取费用，决定是否让车辆继续通行（相当于 AI 节点计算数据、决定是否传递）。

3. 最终出口收费站（输出层）

? 车辆到达最终目的地，系统计算最终费用，并放行（相当于 AI 生成最终输出）。

关键点：

? 不是每个收费站都要拦截所有车辆，有些收费站只是简单记录信息，不会干预交通。

? 不同的收费站处理不同的信息，有些关注车型，有些关注里程，有些关注高速的车流量。

? 整个高速公路网的效率，取决于所有收费站的协同工作。

结论：节点的核心作用

AI 里的节点就像情报站或收费站，它们的核心作用是：

接收输入数据（Input）

计算并筛选信息（processing & weighting）

传递有价值的信息到下一个节点（output）

一个单独的节点能力有限，但当成千上万个节点连接起来，就形成了强大的 AI 神经网络，能处理复杂任务，比如人脸识别、语音翻译、自动驾驶等！

思考：如果你是一个 AI 节点，你会如何筛选信息，确保系统高效运行？