Anansi的网络作为神经架构：从民俗到框架

Source: Dev.to

Panel 1: Anansi的神话之网

在西非民间传说中，Anansi 编织故事与欺骗的网络——结构化、刻意且遵循规则。每一根线都是一次选择，每一个结都是一次后果。他的力量在于叙事逻辑，而非蛮力。

这与传统算法相呼应：

• 基于规则的系统
• 静态逻辑树
• 可预测的输出

这些系统的结构就像 Anansi 最初的网——确定性，因果关系清晰。

Panel 2: 现代数字之网

今天，网络已不再是神话，而是机器学习的产物。神经网络用相互连接的节点取代静态规则，数据在层之间流动，意义从分布式计算中显现。

EIOC 中枢（电子邮件、身份、在线通信）成为模型核心——学习系统中的中心节点。

• 输入向量 = 电子邮件、身份、通信
• 隐藏层 = 情感触发器、行为信号
• 输出 = 预测、分类、行动

Anansi 的网演变为动态威胁面，每一次点击都会重塑模型。

Panel 3: AI/ML 警示

三联画中的三个头现在代表技术漏洞：

• 训练偏差 – 螺旋形的头象征偏斜的数据；在扭曲输入上训练的模型会学习扭曲的真相。
• 对抗性输入 – 硬币形的头成为诱饵；精心构造的输入欺骗模型产生错误预测。
• 幻觉 – 闪电形的头表示过度自信；输出听起来合理却是虚假的。

另一种表述方式：

• 过拟合 – 模型记住噪声而非信号。
• 数据投毒 – 恶意数据破坏学习过程。
• 模型漂移 – 系统偏离原本的预期目标。

每一种都是 Anansi 新网中的一根线——对好奇者、粗心者、未做好准备者的陷阱。

结论

Anansi 的网，曾是民间的陷阱，如今映射到神经结构和 AI 风险。这个神话成为了一个框架：

在民间传说和机器学习中，网络既是陷阱也是宝藏。识别这种模式是迈向韧性的第一步。