人工智能和神经网络有什么联系与区别?

发布网友 发布时间：2022-04-23 06:24

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热心网友 时间：2023-07-02 01:41

联系：都是模仿人类行为的数学模型以及算法。神经网络的研究能促进或者加快人工智能的发展。

区别如下：

一、指代不同

1、人工智能：是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。

2、神经网络：是一种模仿动物神经网络行为特征，进行分布式并行信息处理的算法数学模型。

二、方法不同

1、人工智能：企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。

2、神经网络：依靠系统的复杂程度，通过调整内部大量节点之间相互连接的关系，从而达到处理信息的目的。

三、目的不同

1、人工智能：主要目标是使机器能够胜任一些通常需要人类智能才能完成的复杂工作。

2、神经网络：具有初步的自适应与自组织能力。在学习或训练过程中改变突触权重值，以适应周围环境的要求。同一网络因学习方式及内容不同可具有不同的功能。

参考资料来源：百度百科-人工智能

参考资料来源：百度百科-神经网络

热心网友 时间：2023-07-02 01:41

首先来说一下人工智能和神经网络的联系，主要就是它们的作用相同，都是对事件进行处理的，比如说人工智能就可以实现自动处理文档，对生物会出现的反应进行模拟，神经对外部的刺激会做出的反应，这些都是对事件的处理。
人工神经网络在对人类大脑的研究中得到了启发，曾想对大量的人工神经元、处理元件、电子元件等处理单元模仿人类的大脑神经系统工程结构还有工作机理。
在人工神经网络中，信息的处理是由神经元之间的相互作用来实现的，知识与信息的存储表现为网络元件互连间分布式的物理联系，网络的学习和识别取决于和神经元连接权值的动态演化过程。

然后就是他们的区别，对于这点主要是人工智能(包括现在所有发明创造的智能体,我对智能体的定义是所有模拟生物的物体及程序等等)没有"自我"意识。
"自我"意识我认为是创造出真正人造智能生物的根本,生物从诞生那一天起,促使它进步、进化的就是它的“自我”意识。人工智能如果没有自我意识，那它就不能分别什么是“自己”，什么是外界，也就不能“感受”到外界的变化，更别提“学习”并“适应”外界的变化，可以肯定的说：没有“自我”意识的智能体，充其量不过是处理问题的机器，仅此而已，根本谈不上生命体。
“自我”需要的东西就吸收，“自我”不需要的东西就排斥，由此才能得到发展。当然也有人说，如果你创造人工智能生命体需要“自我”意识，那它的吸收和排斥的规则不也需要人去制定吗？那制定出来的规则不也是死的吗？我认为这个规则应该是在它的自我意识里面的，可以变化的东西，不是一成不变的，这才是它进化的根本。

热心网友 时间：2023-07-02 01:42

经网络：神经网络是现代人工智能的最重要的分支，讨论神经网络的理论基础，算法设计与开发，工程应用，代码展示与交流；
人工智能是对信息进行智能化处理的一种模式，主要有两种处理方式[9]：

3.7.1专家系统分词法

从仿真人脑的功能出发，将分词过程看作是知识推理的过程，构造推理网络，将分词所需的汉语词法、句法、语义知识分离出来，把知识表示、知识库结构与维护作为考虑的中心。知识分为：常识性知识，采用“语义网络”表示；启发性知识，采用“产生式规则”表示。专家系统优点是知识库易于维护和管理，但对外界的信息变化不敏感。

3.7.2神经网络分词法

模拟人脑的运行，分布处理，建立计算模型，将分词知识分散、隐式地存入神经网络内部，通过学习和训练改变内部的权值，以达到正确的分词效果。该分词方法的关键，在于知识库的组织和网络推理规则的建立。神经网络分词法具有对外界变化敏感、反应迅速，且具有自学、自组织的能力；缺点在于对已有知识维护更新困难，网络模型表达复杂，训练时间长。

3.7.3 神经网络专家系统分词法

神经网络专家系统分词法是将神经网络分词法与专家系统分词法结合起来的一种方法。即利用了专家系统知识显式表达的优势，又利用神经网络自学、自组织的特点，这是基于人工智能的分词方法一种有益的尝试。采用包括专家系统和神经网络在内的人工智能技术来研究汉语自动分词与其它方法有明显不同。本质上讲，它是一种对人脑思维方式的模拟，试图用数字模型来*近人们对语言认识的过程。

在汉语自动分词研究中，应用专家系统的时间比较短，引入神经网络技术的研究才刚刚起步，存在许多有待进一步解决的问题。专家系统的缺点是不能从经验中学习，当知识库庞大时难以维护，要进行多歧义字段切分时耗时较长，同时在知识表示、知识获取和知识验证等方面存在一些问题。将人工神经网络技术引入汉语分词系统中，也需要从多个角度去全面考虑。一方面，神经网络具有很多优点，如联想、容错、记忆、自适应、自学习和处理复杂多模式等；另一方面，神经网络的网络连接模型表达复杂，训练过程较长，不能对自身的推理方法进行解释，对未在训练样本中出现过的新词汇不能给予正确切分。

神经网络专家系统（NNES）是以人工神经网络为核心建造的一种集成式智能系统，它不仅可以实现专家系统的基本功能，模仿人类专家的逻辑思维方式进行推理决策和问题求解；还具有学习能力、自适应能力、并行推理和联想记忆能力。

联接主义（神经网络学派）：1988年美国权威机构指出：数据库，网络发展呈直线上
升，神经网络可能是解决人工智能的唯一途径。关于神经网络学派，现在很多还是在发展
阶段。
人工智能是对人类智能的一种模拟和扩展，其核心是思维模拟
人工智能致力于用计算机语言描述人的智能，并用
计算机加以实现。两者的共同点在于用计算机程序语言刻划人类智能
。然而，它们也存在一个重要的区别。人工智能试图且已经给计算机
施加了一个模拟人类智能的程序，该程序包括知道这个系统本身的过
程，然后给系统以一定任务，它就会产生行为。这说明人工智能是确
实的、得到证实的。而认知心理学，还不能肯定信息加工过程是人类
智能的唯一心理原因，就连此信息加工过程本身也没有直接的明确证
据。认知心理学只能从行为去推断心智用什么程序来造成行为，带有
很大假说性。
人工神经网络是在研究人脑的奥秘中得到启发，试图用大量的处理单元（人工神经元、处理元件、电子元件等）模仿人脑神经系统工程结构和工作机理。

在人工神经网络中，信息的处理是由神经元之间的相互作用来实现的，知识与信息的存储表现为网络元件互连间分布式的物理联系，网络的学习和识别取决于和神经元连接权值的动态演化过程。

http://blog.csdn.net/mentat/archive/2005/12/09/547971.aspx

参考资料：http://www.cifang.com/articlesofhtm/smsrgzn.htm

热心网友 时间：2023-07-02 01:42

我来回答这个难题,希望你能多给我加点分,口水~~~~~~

不过不知道有没有人能明白我的想法,唉这个浮躁的社会

简单点说吧

人工智能与神经的作用都是作为事件处理的,象人工智能实现自动处理文档,模拟生物反应,神经对各种外界刺激作出的反应,本质上都是对事件的处理.

但是二者有区别,人工智能与神经网络最本质的区别就在于人工智能(包括现在所有发明创造的智能体,我对智能体的定义是所有模拟生物的物体及程序等等)没有"自我"意识.

"自我"意识我认为是创造出真正人造智能生物的根本,生物从诞生那一天起,促使它进步、进化的就是它的“自我”意识。人工智能如果没有自我意识，那它就不能分别什么是“自己”，什么是外界，也就不能“感受”到外界的变化，更别提“学习”并“适应”外界的变化，我可以肯定的说：没有“自我”意识的智能体，充其量不过是处理问题的机器，仅此而已，根本谈不上生命体。“自我”需要的东西就吸收，“自我”不需要的东西就排斥，由此才能得到发展。当然也有人说，如果你创造人工智能生命体需要“自我”意识，那它的吸收和排斥的规则不也需要人去制定吗？那制定出来的规则不也是死的吗？我认为这个规则应该是在它的自我意识里面的，可以变化的东西，不是一成不变的，这才是它进化的根本

需要多考虑，再多考虑，这是我考虑了很多年的结果，就是真正意义的人工智能是需要很严密的规则还是其他东西。

参考资料：自己的成果

热心网友 时间：2023-07-02 01:43

lxkw1980虽然是经过头脑考虑，但还是犯了“浮躁”之忌。
神经网络是人工智能的分支，也就是说，如果人工智能没有“自我”意识，那么神经网络必然也没有。