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<<人工智能基础课16>>神经网络的生理学背景
回答老师问题:
随着技术的发展，神经科学和认知科学正在加深对人工智能的影响，包括李飞飞和德米斯·哈萨比斯在内的一些领军研究者都具备神经科学的学术背景。那么神经科学在人工智能的研究中到底应该扮演什么样的角色呢？
王小理教授用两句话来概括：同源分流、学科独立；交叉融合、分久必合;在科研中,研究人员们觉得可以从神经科学中获得灵感，是有原因的：第一，神经科学可以帮助验证已有的 AI 技术，这样的研究可能就是正确的方向；第二，它可以在构建人造大脑时为新的算法类型和架构提供丰富的启发。
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
总结:
老师讲的重点:
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。