[课件]人脑与人工神经网络PPT

科学家发现，微脑磷脂基因发生变异是在大约37000年 前，当时正是艺术、音乐和工具制造出现的时期。而ASPM 基因发生变异的时间是在大约5800年前，基本上和书面语言 的发展、农业的扩展和城市的发展处在同一时期。学者推测 人类最近的基因进化在某些方面可能与文化的进化有关。
人类的大脑比其他动物发达，这是人类的特征。直到 5800年前，人的大脑仍在进化，而且现在可能也仍在进化之 中。美国芝加哥大学的遗传学家认为:人类已经到了进化的顶 峰，事实上不进化几乎是不可能的。 多年来,人类试图向生物学习,寻求更理想的有效发明,为 人类服务.而人的大脑是自然界所造就的最高级产物，科学 家们希望开发出像人脑的机器来代替人类工作,以寻求更神 奇的文明和进步.
人脑与人工神经网络
1绪论
1.1人工神经网络概述 为什么右脑损伤的人丧失音乐能ห้องสมุดไป่ตู้，但能说话？ 为什么左脑损伤的人难以说话，却仍能唱歌？
为什么许多艺术大师（达.芬奇、米开朗琪罗、毕加索等）都 习惯使用左手？
人类大脑分为两个半球（左半球-左脑；右半球-右脑）,左 脑支配人体的右侧,右脑支配人体的左侧,大脑受伤会使它支配 的那部分身体产生功能障碍。 左右脑具有不同的功能。左脑不仅是语言中枢，还能从 事分析性的工作，例如逻辑推理、数学运算和写作等。右脑 善于处理空间概念和模式识别(识别面孔、图案、曲调、色彩 等)，还擅长创造性的活动。左半球倾向于按顺序处理信息， 右半球却习惯同时处理信息。
比较人脑与“电脑”的信息处理能力，会发现“电脑” 和人脑存在很大的差距。反映在多个方面: 记忆与联想能力方面:人脑具有非凡的创造能力。良好 的学习和认知能力（刚生婴儿大脑几乎空白，但是在成长中 通过对外界环境的感知及意识，知识和经验与日俱增）。 信息综合能力方面：人脑善于知识归纳，类比和概括， 也可以是经验地、模糊地甚至是直觉地做出判断等。 信息处理速度方面：人脑中的信息处理是以神经细胞为 单位，而神经细胞的传递速度只能达毫秒级，比计算机电子 元件纳秒级的计算速度慢得多。实际上数值处理方面确实如 此。但在图形声音等类信息的处理方面则不同。如几个月婴 儿从人群中一眼认出母亲，而计算机解决此类问题则需要一 幅具有几百万个像素的逐点处理，并提取脸谱特征进行识别， 等等。
人们常常认为，逻辑思维和分析能力比感性认识更为重要， 反映在教育上就是把注奋力集中在“读、写、算”这些左脑的功 能上。有一所美国的小学让学生用一半时间学习艺术，用另一半 时间学习科学，结果学生的科学课程的成绩明显提高。这表明， 花时间发展右脑的功能将有助于改善左脑的功能。实际上，只有 左右脑完美配合，才能产生最有效率的创造性活动。
ANN定义:(目前定义尚不统一。) ANN是 以数学和物理方法以及信息处理的角度对人脑神经 网络进行抽象，并建立某种简化模型。 ANN是生物学上的真实人脑神经网络的结构以及若干基本 特性的某种理论抽象，简化模拟而构成的一种信息处理系统。 ANN是采用物理可实现的系统来模仿人脑神经细胞和结 构和功能的系统。 应该明确:ANN远不是人脑生物神经网络的真实写照，而 只是对它的简化，抽象与模拟。 目前已提出上百种ANN模型，这些简化模型的确能反映 出人脑的许多基本特征。它们在模式识别、系统辨识、信号 处理、自动控制、组合优化、预测估计、故障诊断、医学与 经济学等许多领域已成功地解决了许多用计算机等方法难解 决的实际问题，表现出良好的智能特征和潜在的应用前景。
关健一点是人脑与电脑的信息处理机制不同，人脑中的 神经网络是一种高度并行的非线性信息处理系统，虽然单个 神经信息处理速度为毫秒级，但大规模神经细胞（人脑有约 1.4×10１１个）的群体协同并行处理方式是高效的．而计算 机采用的是有限集中的串行信息处理机制（基于冯．诺依曼 工作原理Von Neumann）。即存储器与处理器相互独立，处 理信息必须是形式化信息（用二进制定义）。 布满人类大脑皮层上的神经细胞亦称为神经元。每个神 经元有数以千计的通道 同其他神经元互连，形成复杂的生物 神经网络。生物神经网络以神经元为基本信息处理单元，对 信息进行分布式存储与加工。这处信息加工与存储相结合的 群体协同工作方式使得人脑呈现出神奇智能。为了模拟人脑 形象思维方式，人们从模拟人脑生物神经网络的信息存储加 工处理机制入手，设计具有人类思维特点的智能机器，无疑 是最有希望的途经之一。
语言学习中充分发挥大脑功能的一种方法是快速阅读。逐 字逐句的缓慢阅读是发挥左脑的功能，而快速阅读是发挥右脑 的功能，快速阅读获得的信息是从整体上被理解的，这样就能 提高对文字的理解程度。换句话说，如果你发现一篇文章很难 理解，你就应该读得更快一些。 近十年来，由于当代科学技术的突飞猛进，人类一年创造 的财富是20世纪初的19倍。人类是否会以此速率，继续创造发 明，越来越聪明呢？
研究未来学的一个英国科研小组提出，人类大脑的进化已 接近极限。也就是说，未来人类不会比现在的人聪明很多。该 科研小组根据人类大脑进化数学模型分析指出：人的神经元数 与神经网络规模，决定人的大脑接受、处理、利用信息的能力， 也就决定人的聪明程度。
但有些科学家不同意这观点，认为在知识经济的时代，人 类接受信息处理能力的极大提高，会促使大脑进化出现结构性 变化。认为人的不同区域的神经元与神经网络可能出现进一步 分工以提高信息接受与处理效率，这很可能使未来的人类比今 天的人类聪明得多。 人类大脑一直在进化 一项新的研究发现，人类的大脑仍在进化之中，研究人员 跟踪研究了被认为是有助于控制大脑生长的两种基因(mi- crocephalic 和VASPM)的变化，这种变化在20万年前现代人出 现后就一直存在。
人工智能工程可看成是对人类左脑功能研究，主要基于 逻辑思维，如电子计算机就是模拟人脑逻辑思维的人工智能 系统. 现行计算机运算速度是人脑神经元速度的几百万倍，善 长各种数值运算和逻辑运算，极大地拓展了人脑的能力， 所以誉为“电脑”。 迄今为止，计算机在解决与形象思维和灵感思维相关 的问题时，却显得无能为力。例如人脑识别（见面认识）， 骑自行车、打篮球等涉及联想或经验的问题，人脑可以从 中体会那些只可意会、不便言传的直觉与经验，可根据情 况灵活掌握处理问题的规则，从而轻而易举地完成此类任 务，而计算机在这方面则显得十分笨拙。 人工神经网络则是探索人的形象思维，即针对右脑的 认知规律的研究产物。