当我们在迷你世界里手搓神经网络时，到底在搓些什么？

凌晨两点半，我第17次把红石电路连错方向，屏幕上的小方块人突然抽搐着跳起了机械舞——这大概就是我的"神经网络"开始自主学习了。行吧，至少证明电流是通的。

一、沙盒游戏里的神经元长什么样

在《迷你世界》搞神经网络，本质上就是用红石电路模拟神经元。每个神经元需要：

• 输入装置：压力板、按钮、探测仪，这些就是神经末梢
• 逻辑处理器：中继器、比较器、红石火把，充当突触传递
• 输出终端：活塞、发射器、灯块，相当于效应器

最基础的与门电路，其实就是个简陋的感知机。去年有个韩国玩家用3000个这样的单元搭出了能玩井字棋的AI，虽然反应速度慢得能让玩家睡着，但确实算个神经网络。

1.1 红石信号的生物学对应

游戏元素	生物神经结构
红石粉	轴突
中继器	髓鞘
比较器	突触权重调节

凌晨三点发现个冷知识：红石信号衰减特性意外地符合动作电位传导规律。不过当你的"神经网络"因为信号衰减而罢工时，这种相似性并不会让你好受多少。

二、从逻辑门到深度学习

真正要搞出能用的网络，得先解决三个反人类设定：

1. 游戏里没有浮点数运算，所有参数都得用整数脉冲计数表示
2. 红石线不能交叉，布线复杂度堪比在耳机线上打中国结
3. 反向传播？不存在的，得手动调整每个中继器的延迟

去年有个狠人用命令方块实现了矩阵乘法，原理是把权重表写在书上，通过投掷器快速切换。虽然运行一次前向传播要现实时间6分钟，但好歹证明了可行性。

2.1 实践出真知的训练过程

我尝试训练识别简单图案时，经历了以下阶段：

• 第一天：兴奋地搭了3层网络，发现输出端永远亮红灯
• 第三天：终于能区分白天黑夜，代价是地图上多了个红石构成的迷宫
• 第七天：系统学会在玩家经过时发射烟花，虽然偶尔会误伤自己

最魔幻的是有次电路过热（物理意义上的），导致整个网络开始随机激活。这倒意外符合了Dropout正则化的效果——如果忽略烧焦的显卡味道的话。

三、那些令人头秃的极限操作

在沙盒游戏里搞机器学习，总会遇到些教科书上不会写的情况：

• 用矿车运输权重参数，结果半路被野怪截胡
• 训练数据存在箱子里，被熊孩子队友当垃圾清空
• 精心设计的卷积核，因为区块加载问题突然失效

有个日本玩家在论坛分享的经历特别真实：他花了两个月搭建的LSTM网络，某次更新后因为红石机制改动，整个系统退化成只会重复发送"www"的复读机。

现在凌晨四点十六分，我的"神经网络"终于能稳定识别出钻石镐了——虽然会把所有长条形物体都判定为钻石镐。看着窗外泛白的天色，突然理解为什么MIT媒体实验室会把这类项目称为"数字时代的蒸汽朋克"。

咖啡杯旁边躺着本翻烂的《红石电路大全》，书页上潦草地写着："记住，当你的AI开始自发挖坑埋自己时，不是产生了意识，只是你短路了。"