前言

当下，人工智能主流的研究方法是连接主义。连接主义学派并不认为人工智能源于数理逻辑，也不认为智能的关键在于思维方式。这一学派把智能建立在神经生理学和认知科学的基础上，强调智能活动是将大量简单的单元通过复杂方式相互连接后并行运行的结果。

基于以上的思路，连接主义学派通过人工构建神经网络的方式来模拟人类智能。它以工程技术手段模拟人脑神经系统的结构和功能，通过大量的非线性并行处理器模拟人脑中众多的神经元，用处理器复杂的连接关系模拟人脑中众多神经元之间的突触行为。相较符号主义学派，连接主义学派显然更看重是智能赖以实现的“硬件”。

提示：以下是本篇文章正文内容，下面案例可供参考

一、今日所学

1,人工智能,它以工程技术手段模拟人脑神经系统的结构和功能，通过大量的非线性并行处理器模拟人脑中众多的神经元，用处理器复杂的连接关系模拟人脑中众多神经元之间的突触行为;
2,脑神经科学研究表明，人脑由大约千亿个神经细胞及亿亿个神经突触组成，这些神经细胞及其突触共同构成了一个庞大的生物神经网络
3,能把大量神经元组装成一个功能系统的设计原理，这才是问题的实质所在;
4,感觉将事物属性转化为感觉编码，不仅能让大脑检测到相应属性，还在事物属性集与人脑感觉记忆集之间建立起对应关系，所以感觉属性检测又叫感觉定性映射
5,表征处理的物质基础是神经元，大量神经元群体的同步活动是实现表征和加工的生理学机制
6,从信息科学的角度看，整个加工过程可以理解为多次特征提取，提取出的特征从简单到复杂，甚至“概念”这种十分抽象的特征也可以被提取出来
7,从物质基础的角度看，人类智能是建立在有机物基础上的碳基智能，而人工智能是建立在无机物基础上的硅基智能
8,碳基智能与硅基智能的本质区别在于架构，正是架构决定了数据的传输与处理是否能够同时进行;
名词:高度抽象化的加工模型

二、今日重点

1,思维过程是神经元的连接活动过程，由大量突触相互动态联系着的众多神经元协同作用来实现；
2,大脑的思维源于从神经元到神经网络再到神经回路的功能逐级整合；
3,大脑对信息的加工可以理解为复杂的多次特征提取过程；
4,在大脑中，数据的传输和处理是同步进行的。

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人工神经网络之神经网络的生理学背景

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前言

一、今日所学

二、今日重点

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