人工神经网络与人工智能有何关联？

• 人工智能 就像 “医学” 这个宏大的领域，它的目标是理解、诊断和治疗人类疾病，最终目标是促进健康。
• 人工神经网络 就像是 “外科手术” 或 “药物研发”，它是实现医学目标的一种非常强大和重要的具体技术或工具，医生（AI研究者）会用手术刀（神经网络）来治疗病人（解决AI问题），但他们也会使用其他工具，比如听诊器（传统算法）、X光机（数据挖掘）等。

下面我们来详细拆解这两者的关系和区别。

什么是人工智能？

人工智能 是一个广泛的科学领域，其最终目标是创造出能够像人类一样思考、推理、学习和解决问题的智能机器或系统。

AI包含了很多不同的研究方向和技术路径,它是一个“伞形概念”（Umbrella Term），主要可以分为两大类：

1. 弱人工智能

   • 这是目前我们所处的主流阶段,这类AI被设计用来执行特定的任务，并且在这些任务上可以表现得甚至超越人类。
   • 例子：Siri（语音助手）、AlphaGo（下围棋）、推荐算法（抖音、淘宝）、人脸识别系统，它们只能在特定领域内表现出“智能”，无法像人类一样拥有通用的、跨领域的能力。

2. 强人工智能

   
   （图片来源网络，侵删）
   • 这是AI的终极目标,也是科幻作品中经常描绘的形态，这类AI拥有与人类相当的、通用的智能，能够理解、学习并应用其智能来解决任何问题，拥有自我意识、情感和创造力。
   • 现状：目前尚未实现，仍是理论和研究的前沿。

AI的主要技术路径包括：

• 机器学习：让计算机从数据中“学习”规律，而不是通过显式编程，这是现代AI的核心。
• 深度学习：机器学习的一个分支，使用多层神经网络来处理海量数据。
• 自然语言处理：让计算机理解和生成人类语言。
• 计算机视觉：让计算机“看懂”图像和视频。
• 传统算法：如搜索算法、规划算法、专家系统等，这些在AI发展的早期非常重要，至今仍在某些领域发挥作用。

什么是人工神经网络？

人工神经网络 是一种受人类大脑结构启发的数学模型和计算架构，它试图模拟大脑中神经元之间的连接和信号传递方式。

一个简单的神经网络由以下几部分组成：

• 神经元：基本的计算单元，接收输入，进行加权求和，然后通过一个激活函数产生输出。
• 层：神经元组织成不同的层，通常包括：
  • 输入层：接收原始数据。
  • 隐藏层：进行复杂的特征提取和计算，当隐藏层很多时，就称为深度神经网络。
  • 输出层：给出最终的预测结果。
• 权重和偏置：连接神经元之间的“参数”，网络学习的过程就是不断调整这些参数，以最小化预测错误。

神经网络的核心优势在于“特征学习能力”，对于一些非常复杂、难以用规则描述的问题（如图像识别、语音识别），神经网络可以直接从原始数据中自动学习到有用的特征，而无需人工设计特征。

两者的关系与区别总结

一个清晰的层级关系

我们可以这样理解它们之间的层级关系：

                      【人工智能】
                            |
        ------------------------------------
        |              |                  |
    【机器学习】    【传统AI】         【其他AI分支】
        |
    ---------------------------
    |           |            |
【浅层学习】  【深度学习】  【强化学习】
    |
    |
【人工神经网络】  <--- 这是深度学习的核心引擎

• 当我们谈论“如何让自动驾驶汽车识别行人”时，我们讨论的是人工智能的应用问题。
• 当我们说“我们可以用卷积神经网络来解决这个问题，因为它擅长从图像中提取特征”时，我们谈论的是使用人工神经网络这一具体技术来达成AI目标。

人工神经网络是当前推动人工智能，特别是弱人工智能发展的最强大的引擎，但它并不是人工智能的全部，人工智能的版图要广阔得多。

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