人工智慧與神經的作用都是作為事件處理的,象人工智慧實現自動處理文件,模擬生物反應,神經對各種外界刺激作出的反應,本質上都是對事件的處理.
人工神經網路是在研究人腦的奧秘中得到啟發，試圖用大量的處理單元（人工神經元、處理元件、電子元件等）模仿人腦神經系統工程結構和工作機理。
在人工神經網路中，資訊的處理是由神經元之間的相互作用來實現的，知識與資訊的儲存表現為網路元件互連間分布式的物理聯絡，網路的學習和識別取決於和神經元連線權值的動態演化過程。
但是二者有區別,人工智慧與神經網路最本質的區別就在於人工智慧(包括現在所有發明創造的智慧型體,我對智慧型體的定義是所有模擬生物的物體及程式等等)沒有"自我"意識.
"自我"意識我認為是創造出真正人造智慧型生物的根本,生物從誕生那一天起,促使它進步、進化的就是它的「自我」意識。人工智慧如果沒有自我意識，那它就不能分別什麼是「自己」，什麼是外界，也就不能「感受」到外界的變化，更別提「學習」並「適應」外界的變化，我可以肯定的說：沒有「自我」意識的智慧型體，充其量不過是處理問題的機器，僅此而已，根本談不上生命體。
「自我」需要的東西就吸收，「自我」不需要的東西就排斥，由此才能得到發展。當然也有人說，如果你創造人工智慧生命體需要「自我」意識，那它的吸收和排斥的規則不也需要人去制定嗎？那制定出來的規則不也是死的嗎？我認為這個規則應該是在它的自我意識裡面的，可以變化的東西，不是一成不變的，這才是它進化的根本
人工智慧和神經網路
人工智慧的發展飛快，這也得益於人工智慧的技術成熟。而人工智慧離不開神經網路，神經網路在人工智慧的發展中也是走過了十分崎嶇的道路，那麼究竟是怎麼一回事呢？我們在這篇文章中給大家介紹一下這個問題。每乙個科學的技術發展程序都是十分相似的，如果我們從歷史來看，就能夠發展一件十分有意思的事情，重大科學的研究往...
人工智慧 深層神經網路
對於人臉識別等應用，神經網路的第一層從原始中提取人臉的輪廓和邊緣，每個神經元學習到不同邊緣的資訊 網路的第二層將第一層學得的邊緣資訊組合起來，形 臉的一些區域性的特徵，例如眼睛 嘴巴等 後面的幾層逐步將上一層的特徵組合起來，形 臉的模樣。隨著神經網路層數的增加，特徵也從原來的邊緣逐步擴充套件為人臉的...
人工智慧04 神經網路
這裡我們集中討論具有可調節權值的tlu網路。網路系統通過不斷調節權值，直到其動作計算表現令人滿意來完成學習。tlu網路稱為神經網路是因為它模仿了生物神經元的一些特性。首先介紹如何訓練單個tlu權值，從而使其對某一些訓練集合產生正確的輸出。首先簡要介紹下神經網路。神經網路的每個單元如下 其對應的公式如...