神经网络与人工智能（神经网络与人工智能的结合）

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连接主义学派连接主义学派又被称为仿生学派或生理学派，是基于神经元及神经元之间的网络联结机制来模拟和实现人工智能。人工智能的物质基础是神经系统，基本单位是神经元。

符号主义学派。符号主义，又称逻辑主义、心理学派或计算机学派，是一种基于逻辑推理的智能模拟方法，认为人工智能源于数学逻辑，其原理主要为物理符号系统（即符号操作系统）假设和有限合理性原理。连接主义学派。

联结主义，又称为仿生学派或生理学派，其原理主要为神经网络及神经网络间的连接机制与学习算法。

“纯意念控制”人工神经康复机器人系统技术历时10年，是国家“863计划“、“十二五”国家科技支撑计划和国家优秀青年科学基金重点支持项目。人工神经网络(Artificial Neural Network，即ANN )，是20世纪80 年代以来人工智能领域兴起的研究热点。

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人工智能的三大要素：即数据、算力与算法。算法：以哲学、数学、生物学为基础的逻辑认知和系统认知的结晶。多层神经网络在1969年出现，但直到2010年随着算力和云计算的发展才商业化落地。

算法算法是人工智能发展的框架，算法框架能够极大地提高人工智能学习效率。一方面，算法框架降低了深度学习的难度，提供进行深度学习的底层架构、接口，以及大量训练好的神经网络模型，减少用户的编程耗时。

人工神经网络正是机器学习领域几十年来积累诞生的重大科学研究和工程应用成果，当前深度学习被看作是通向人工智能的关键技术，得到了很多科学家的重视。

神经网络：依靠系统的复杂程度，通过调整内部大量节点之间相互连接的关系，从而达到处理信息的目的。目的不同人工智能：主要目标是使机器能够胜任一些通常需要人类智能才能完成的复杂工作。

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人之所以可以思考，是因为脑细胞中的神经网络(神经元、触点、细胞等组成的网络)，这里指的是生物神经网络，神经网络让人能产生意识，进而思考和行动。

1、指代不同：人工智能通常指研究、开发用于模拟、延伸和扩展人类智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。人工神经网络则是一种模仿动物神经网络行为特征，进行分布式并行信息处理的算法数学模型。

2、人工智能范围更广。神经网络是人工智能的一个分支，人工智能是一种涵盖多种技术和应用的领域，包括但不限于自然语言处理、机器学习、计算机视觉、智能代理和自主系统等。

3、所以上面的四种概念中，人工智能是最宽泛的概念，机器学习是其中最重要的学科，神经网络是机器学习的一种方式，而深度神经网络是神经网络的加强版。记住这个即可。

4、人工智能的底层模型是神经网络（neural network）。机器学习和深度学习都是基于它。走在人工智能最前沿，应该是google x 实验室，google x lab有很多稀奇古怪的项目，比较出名的当初自动驾驶和机器人。

5、人工神经网络就是尝试模拟这种生物学上的体系结构及其操作。

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