今天这篇文章领域跨度有点大，不过都是好玩的东西，而且也不深入分析，以科普为主。
神经网络、微服务架构、乐高积木，这三个时下都在流行的东西，分别属于人工智能、IT系统架构、儿童玩具，把他们放到一块来说，主要是因为他们的共性，通过横向比较，让会玩乐高的人理解神经网络和微服务架构的设计原理。
一、首先看乐高
当第一次看到乐高的时候，我觉得这东西真无聊，但是后来我发现，我错了。
刚开始觉得物料，是因为看到的只是很小的小拼插的乐高，之后看到各种机械类的作品，可以遥控的汽车和自动控制的机器人，设置有人用它做机械的原型，我彻底佩服乐高的设计理念了。
乐高的零件很小，每一块都很单一，从每一块乐高砖块看不出它的功能，但是通过这些形形色色的单一小砖块，却可以组合成几乎任何能想象到的作品来。只要你有耐心和一定的创造力。
小朋友们和乐高迷们乐此不疲，正式因为它的可塑性，所以可玩性极高，做出一件成品来，也很有成就感。
反过来，我们想想厂家制造乐高的成本，显而易见，制造成本非常低，因为它的高通用性，所以制作砖块的模具自然具有很高的通用性。反而，对于作品的设计成本在整个乐高玩具的总成本中占的比例会高一些。
二、微服务架构
这个比乐高要专业一些，但是把它当成乐高看就可以了。
微服务架构是从单体系统演化而来，之前的IT架构通常是又几个大型的重量级的系统组成，随着系统越来越多，他们之间的数据对接就形成复杂的网状结构，很难维护和治理，后来又出现了SOA面向服务的架构，通过ESB企业数据总线与各个系统进行对接，网状结构变为星形结构，数据对接的维护和治理问题得到解决。
但是SOA未能解决通用性的问题，例如用户管理，需要从某一个系统例如人力系统来同步，这就形成了数据的冗余，如果把整个IT的所有系统当成一个系统来看，只有一个用户管理才是对的，不应该是多个用户管理。
说到IT整个是一个系统，这里我还是要插一句，我认为一个企业一套系统是理想的情况，不需要多系统的对接，不存在兼容性问题，但是理想毕竟是理想，除非完全自研，市面上没有这样的一套系统来满足每一个行业的每一个公司的所有功能，因为各家的业务千差万别。
既然上述几种架构都存在一定的问题，那么不如将各系统打散，将模块作为一个单一的服务系统，服务与服务之间通过一个注册中心进行管理，既解决了通用性问题，又解决了服务的治理问题，同时还有利于容器化的高可用实现和云原生。
可以看出，微服务的理念和乐高的理念很相似，都是打散，再组合。
缺点也是一样的，就是独立单元之间的关系复杂，他们之间的关系在整体中有很高的权重。再就是有些系统现在还没法打散呢！
三、人工神经网络
这是三者中最抽象的，也是通用性做的最极端的，我们来看一下。
我们知道，做一个逻辑，或者说函数，在编程中到处都是，通过一段逻辑，将输入转换为输出，这是基本的过程。比如判断一个用户是否有访问某个数据的权限，输入的是用户和权限，输出的是是否可以访问。
这种逻辑，作为一个传统的程序员几乎是每天都在做的，通过分析业务，得到逻辑，然后用编码的方式实现。
上述的例子中，比如要访问某个管理权限，通过判断这个用户是否是管理员，如果是管理员，那么可以访问，如果是普通用户，那么不允许访问。程序里，我们通过if...else...之类的语句，结合判断条件，组成了这样一段逻辑。
然而！一些复杂的场景中，我们很难或者无法通过人脑可以理解的逻辑来定义的。
比如给一张图片是小狗还是小猫。这个问题对人脑来说很简单，三岁以上的人类基本都可以判断，但是通过传统的编程来实现，无从下手了！
识别小猫小狗，人脑为什么可以，那必然也是有实现的逻辑的，但是通过传统编程，可能会是一个超级长的判断，无数的if...else...才能实现。
怎么办呢，科学家想干脆模仿一下人脑，实现一个仿人脑来判断！
大家知道人脑中有很多的神经元，神经元与神经元之间有连接，通过电信号传输，基于这些发现，人工神经网络ANN被发明出来。
人工神经网络也是有很多的神经元组成，每个神经元都有最基本的同样的处理函数，他们之间具有连接，前面多个单元的数值通过加权值运算输入到后一个单元，这个单元对数值进行处理后，再往后传输。
通过构建这样的一个网络，调整其中的权重做一训练，还真就可以实现小猫小狗的辨别了！
人工神经网络具体的实现过程我们这里不做分析，但是我们看它的实现原理，跟乐高也是非常的相似：不做整体，而是做最基本的小单元，小单元只具有非常简单的功能，通过众多的小单元和他们之间的复杂的关系，形成了一个复杂的整体，而且这个整体的震撼力是只关注某一个小单元无法观察到的。
通过上述三者的分析，我们看到了共同的特点：单一节点简单，互相的关系复杂，高通用性和高可塑性。最后，向这些伟大理念的创作者致敬！
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