探索与人工智能一样又不一样的人工神经网络

说到人工智能大家都很熟悉了，那么你知道人工神经网络吗？

 

人工神经网络（Artificial Neural Network，即ANN ），是目前国际上一门发展迅速的前沿交叉学科。为了模拟大脑的基本特性，在现代神经科学研究的基础上，人们提出来人工神经网络的模型。人工神经网络是在对人脑组织结构和运行机智的认识理解基础之上模拟其结构和智能行为的一种工程系统。

 

其实人工神经网络和人工智能都是人类用于尝试利用技术来代替人脑做出事件指令的，像人工智能目前已经实现自动处理文档，模拟生物反应，神经对各种外界刺激作出的反应等，都是用于模拟大脑的一种科学研究。那么人工神经网络和人工智能的区别在哪里呢？这我们要从人工神经网络的特征说起！

 

1、并行分布处理：

 

人工神经网络具有高度的并行结构和并行处理能力。这特别适于实时控制和动态控制。各部分共同参与运算，众人拾柴火焰高，处理速度没话说！

 

2、非线性映射：

 

人工神经网络具有固有的非线性特性，当神经元对所输入信号的综合结果超过一定限制后才会输出一个信号。因此工神经网络是一种具有高度非线性的超大规模连续时间动力学系统。

 

3、信息处理和信息存储合的集成：

 

在神经网络中，知识与信息都等势分布贮存于网络内的各神经元，它分散地表示和存储于整个网络内的各神经元及其连线上，表现为神经元之间分布式的物理联系。神经网络只要求部分条件，甚至有节点断裂也不影响信息的完整性，具有鲁棒性和容错性。

 

4、具有联想存储功能：

 

人的大脑是具有联想功能的。比如有人和你提起大海，你就会联想起蓝天、白云和沙滩。人工神经网络的反馈网络就可以实现这种联想。神经网络能接受和处理模拟的、混沌的、模糊的和随机的信息，从而让联想变成可能。

 

5、具有自组织自学习能力

 

人工神经网络可以根据外界环境输入信息，改变突触连接强度，重新安排神经元的相互关系。这种能力后期能帮助人类根据以往数据预测很多东西，例如市场动态、股市行情，天气预报等。

 

6、软件硬件的实现

 

人工神经网络不仅能够通过软件而且可借助软件实现并行处理。从而让人工神经网络能够应用到各方各面。

 

总结下，从以上这些特征中明显能看出来二者的区别，就在于人工智能是没有"自我"意识的，是依靠编程来实现自我学习或者给予一些规定而进行反馈的。但是人工神经网络却不同，它是在研究人脑的奥秘中得到启发，试图用大量的处理单元（人工神经元、处理元件、电子元件等）模仿人脑神经系统工程结构和工作机理。

 

半个世纪以来，人工神经网络这门学科的理论和技术基础已达到了一定规模，在应用的技术领域而言有计算机视觉，语言的识别、理解与合成，优化计算，智能控制及复杂系统分析，模式识别，神经计算机研制，知识推理专家系统与人工智能。

 

所涉及的学科包含神经生理学、认识科学、数理科学、心理学、信息科学、计算机科学、微电子学、光学、动力学、生物电子学等。未来，在更多领域，人工神经网络将为人类做出更多贡献！