来看看人工智能AI创造的精彩“世界”

神经网络是一门重要的机器学习技术。它是目前最为火热的研究方向——深度学习的基础。

图1 神经细胞的结构

人类大约有几百亿个脑细胞，每个脑细胞大约有几百条脑神经，每条神经上大约有几百个突触，每个突触有几百到几千个蛋白质，一个脑细胞的作用大约相当于一台大型计算机，一个突触的作用大约相当于计算机的一块芯片。可以很简单地推算出来，人的大脑相当于上千亿块或上万亿块芯片。

神经细胞和人身上任何其他类型细胞十分不同，每个神经细胞都长着一根像电线一样的称为轴突（axon）的东西，它的长度有时伸展到几厘米，用来将信号传递给其他的神经细胞。神经细胞的结构如图1 所示。它由一个细胞体（soma）、一些树突（dendrite） 、和一根可以很长的轴突组成。神经细胞体是一颗星状球形物，里面有一个核（nucleus）。树突由细胞体向各个方向长出，本身可有分支，是用来接收信号的。轴突也有许多的分支。轴突通过分支的末梢（terminal）和其他神经细胞的树突相接触，形成所谓的突触（Synapse）， （图中未画出），一个神经细胞通过轴突和突触把产生的信号送到其他的神经细胞。

有趣的事实

曾经有人估算过，如果将一个人的大脑中所有神经细胞的轴突和树突依次连接起来，并拉成一根直线，可从地球连到月亮，再从月亮返回地球。如果把地球上所有人的脑中的神经细胞的轴突和树突连接起来，则可以伸展到离开我们最近的星系！

神经细胞利用电-化学过程交换信号。输入信号来自另一些神经细胞。这些神经细胞的轴突末梢（也就是终端）和本神经细胞的树突相遇形成突触（synapse），信号就从树突上的突触进入本细胞。信号在大脑中实际怎样传输是一个相当复杂的过程，但就我们而言，重要的是把它看成和现代的计算机一样，利用一系列的0和1来进行操作。就是说，大脑的神经细胞也只有两种状态：兴奋（fire）和不兴奋（即抑制）。发射信号的强度不变，变化的仅仅是频率。神经细胞利用一种我们还不知道的方法，把所有从树突突触上进来的信号进行相加，如果全部信号的总和超过某个阀值，就会激发神经细胞进入兴奋（fire）状态，这时就会有一个电信号通过轴突发送出去给其他神经细胞。如果信号总和没有达到阀值，神经细胞就不会兴奋起来。

正是由于数量巨大的连接，使得大脑具备难以置信的能力。尽管每一个神经细胞仅仅工作于大约100Hz的频率，但因各个神经细胞都以独立处理单元的形式并行工作着，使人类的大脑具有下面这些非常明显的特点：

能实现无监督的学习。 你不会给一个孩子看一万辆车和一万匹马来让他学会识别马和车。在看到了一些例子后他就充分理解了两者的不同。就是它们能够自己进行学习，而不需要导师的监督教导。

Yann LeCun认为无监督学习才是人类和动物智能发展的主要途径。从某种意义上，无监督学习让人们看到了强人工智能的希望。

高度并行性，处理信息的效率极高。 由于人脑是超级巨大的并行运算系统，所有突触以及每个突触上的所有蛋白质，都可以瞬间同时运动，蛋白质之间又只有几纳米距离，电流在这个距离上一秒可运行几千亿次，人脑运算速度的数量级就大得没法形容，大约1后面跟27个零到30个零。要知道，40亿次，才不过是4后面跟9个零而已，差了大约20个数量级。

（编辑：网站开发网_马鞍山站长网）

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