人工神经网络与生物神经网络

在30年前，我们最初想到神经网络时，脑海中浮现出的是生物神经系统中数量庞大的细胞相互连接，并将各种感官与反射活动紧密相连的整体图像。如今，在电脑与程序设计领域的人工智能发展中，人工神经网络的概念逐渐渗透到各个角落。然而，在这一过程中也不断引发了一个核心疑问：人类自身的神经系统与计算机模拟的神经网络之间究竟存在什么样的异同？

人的神经网络

900亿的神经细胞组成了我们复杂的神经网络系统，这个数量甚至可以和宇宙中的星球数相比较。但如果仅仅依靠单个的神经元，是永远没有办法让我们像今天一样，完成各种任务，处理各种复杂的问题，那我们是如何靠这些神经元来解决问题呢？首先需要知道的是我们的记忆是如何产生的，现在想象自己还是一个婴儿。
包着尿布的我们什么都不知道，神经元并没有形成系统和网络，可能只是一些分散的细胞而已，一端连着嘴巴的味觉感受器，一端连着手部的肌肉，小时候，世界上有一种神奇的东西交做糖果，当我们第一次品尝它的时候，美妙的感觉让我们发现活着是多么有意义的一件事。这时候神经元开始产生连接，记忆形成，但是形成的新连接如何变成记忆，仍是科学界的一个迷，不过现在，我们的手和嘴产生了某种特定的搭配，每次发现有糖果的时候，某种生物信号就会从我们的嘴，通过之前的形成的神经连接，传递到手上，让手的动作变得有意义。现在我们看看人工神经网络要怎样达到这个目的。

人工神经网络

在模拟生物神经网络的基础上发展出的人工神经网络体系中，在研究者们的共同努力下已经取得了显著进展。各神经元之间的连接关系是固定的且不可更换的，并非凭空产生新的连接关系这一情况。该系统典型的学习机制体现在：为了训练该系统能够模仿人类的学习行为，在实验阶段我们特意设计了大量关于吃糖行为与手部动作的数据样本。随后将这些数据输入到这套人工神经网络系统中进行反复训练，并通过对比系统的输出结果与预期目标之间的差异不断调整各层神经元之间的权重关系（即所谓的误差反向传播算法）。这种不断优化的过程不仅提升了系统的泛化能力还使其能够更好地完成复杂的行为控制任务

两者区别与联系

人工神经网络依靠正向和反向传播机制来更新神经元。进而构建一个高效的神经系统。本质上是一个适合计算机处理与优化的数学模型。生物神经网络则是通过刺激引发新连接从而使信号得以在新连接上传递形成反馈。尽管现代计算机技术日益发达我们的神经系统经历了数百万年的进化仍具独特性。无论如何复杂或庞大的人工神经网络也无法替代人类的大脑我们应该为此感到骄傲也应当珍惜这宝贵的生命馈赠