我编写了一个非定向神经网络。有点像大脑，所有神经元同时更新，没有明确的层级结构。

现在我在想，疼痛是如何运作的？我如何构建一个神经网络，使“疼痛”信号会让它想尽一切办法摆脱这种疼痛。

回答：

它实际上并不是那样运作的。你所描述的网络过于简单，无法拥有像疼痛这样它会试图摆脱的概念。在低层面上，它只不过是另一种输入，但显然这并不会使网络“不喜欢”它。

为了获得这样的信号，你可以训练网络在接收到这个特定信号时执行某些动作。随着它变得更加精细，这个信号开始看起来像一个真正的疼痛信号，但它只不过是对网络的特定训练。

高等动物中的疼痛信号具有“尽一切办法摆脱它”的反应，因为与你所描述的网络相比，高等动物具有相当先进的认知能力。另一方面，蠕虫可能以非常特定的方式响应“疼痛”输入——以某种方式抽搐。它是以这种方式硬连接的，说蠕虫试图做任何事情来摆脱该信号是错误的；它更像是一个连接到按钮的电机，每次按下按钮时都会旋转。

使人工神经网络做有用事情的现实机制统称为“神经网络训练”，这是一个庞大而复杂的研究领域。你可以谷歌搜索这个短语来获得各种想法。

但是，你应该意识到，神经网络并不是解决难题的万灵药；它们不会通过魔法自动完成任务。有效地使用它们需要对训练算法调整和网络参数调整进行大量实验。