[课件]人脑与人工神经网络PPT

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。
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。
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。
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力，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。
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.
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。
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。