2、神经网络计算：从大脑启发到实际应用

神经网络计算：从大脑启发到实际应用

在当今科技飞速发展的时代，人们一直在探索更强大、更智能的计算方式。神经网络计算作为一种受大脑启发的计算范式，正逐渐成为研究的热点。本文将深入探讨神经网络计算的相关内容，包括其灵感来源、历史发展以及面临的问题。

大脑与神经网络计算的灵感

人类大脑在许多任务上展现出了超越数字计算机的卓越能力。以视觉信息处理为例，一岁的婴儿在识别物体、面孔等方面，比运行在最快超级计算机上的最先进人工智能系统还要出色和迅速。大脑具有诸多令人向往的特性，这些特性为神经网络计算提供了灵感。
- 鲁棒性和容错性 ：大脑中的神经细胞每天都会死亡，但这并不会显著影响其性能。
- 灵活性 ：大脑可以通过“学习”轻松适应新环境，而无需像传统计算机那样用特定编程语言进行编程。
- 处理模糊信息的能力 ：大脑能够处理模糊、概率性、嘈杂或不一致的信息。
- 高度并行性 ：大脑是一个高度并行的系统，大约由$10^{11}$个处理器组成。
- 小型紧凑且低功耗 ：大脑体积小、结构紧凑，并且消耗的能量非常少。

只有在主要基于简单算术的任务中，计算机才能超越大脑。这正是研究神经网络计算的真正动机。它是一种替代传统计算范式的方法，传统计算范式基于冯·诺依曼提出的编程指令序列，而神经网络计算则受到神经科学知识的启发，尽管它并不试图在细节上做到生物学上的真实。其方法在很大程度上借鉴了统计物理学，这也是相关讲座最初属于物理课程的原因。神经网络计算的潜在应用主要集中在计