后通过“品尝系统”（输出层）来判断面包的质量。
很快，聪明村的第一个AI面包机诞生了，它可以自己学习、优化，甚至做出比人类更完美的面包！
结语：神经网络的本质
这个故事其实就是**人工神经网络（ANN，Artificial Neural work）**的基本原理：
1. 输入层（Input Layer）：收集信息，比如面包的颜色、气味等。
2. 隐藏层（hidden Layer）：像面包师的经验一样，调整各项参数，优化结果。
3. 输出层（output Layer）：判断结果，比如面包的品质好坏。
4. 权重调整（weight Adjtnt）：不断训练模型，让结果越来越精确。
这正是人工智能如何模仿人类学习的方式！通过不断调整、试错、优化，AI可以变得越来越聪明，就像小艾最终学会了完美烘焙一样。
神经网络就像是人类学习经验的一个数学化模型，AI通过不断的尝试和反馈，最终变得和人类一样聪明，甚至超越人类！
