新近流行的“人工神经网络”与人类的神经网络有什么关系？其实，两者之间不能说毫无关系，只能说有样学样…… 人工神经网络 (Artificial Neural Network，简称 ANN) 是一种新的智能工具概念，它指的是受生物神经元启发而设计的计算模型，用于解决各种任务，如分类、回归、聚类等。 人工神经网络由一个或多个人工神经元 (也称为节点或单元) 组成，这些神经元通过权重连接起来形成神经网络，它的运行原理是，当每个神经元接收输入信号，将其加权并通过激活函数传递给下一层神经元，最终产生输出信号。 人工神经网络的训练通常使用反向传播算法，该算法通过反向传播误差信号来更新网络中的权重，以使网络产生更准确的输出，可以使用各种优化算法来加速反向传播过程和权重更新，如随机梯度下降 (Stochastic Gradient Descent,SGD) 和自适应矩估计 (Adaptive Moment Estimation,Adam) 等。 中国在人工智能领域的发展非常迅速，包括自然语言处理、计算机视觉、语音识别等领域。中国的科技公司和研究机构在人工神经网络技术的应用上也做出了重要的贡献。 深度学习技术的应用，深度学习技术是人工神经网络的一种形式，中国许多企业和机构都在深度学习技术的应用上取得了很大的进展。例如，在计算机视觉领域，中国的科技公司和研究机构在深度学习算法的研究和应用上做出了很多重要的贡献，如图像识别、目标检测等。 中国的人工智能企业正在积极研发和应用人工神经网络技术，推动人工智能技术的发展和应用。 人工智能产业的建设，中国正在积极推动人工智能产业的发展，包括建立人工智能产业园区、制定人工智能产业规划等。其中，人工神经网络技术的应用是人工智能产业的重要组成部分。 关于该技术人才的培养与储备，中国正在加强人工智能领域的人才培养，包括开设人工智能专业、开展人工智能培训等。人工神经网络技术是人工智能领域的重要分支，需要专业的技术人才来推动其发展和应用。 以上就是我国近些年在人工神经网络技术上的发展与应用了，总的来说，中国在人工神经网络技术上的发展和应用已经取得了很大的进展，未来也还将继续加强相关领域的研究和应用，推动人工智能技术的发展和应用。 至于该技术的未来发展趋势，我们只能说，随着互联网技术、芯片技术、云计算机技术的发展日新月异，不同技术的交叉互助，将成为未来技术发展的新趋势。 近年来，人工神经网络技术在模拟人类认知的道路上不断深入发展，与其他技术的结合也成为了人工智能领域的一个重要方向。 例如，与模糊系统、遗传算法、进化机制等结合，可以进一步提高人工神经网络的性能和泛化能力，使其更好地模拟人类的认知过程。 在实际应用中，人工神经网络技术已经被广泛应用于各个领域，如自然语言处理、计算机视觉、语音识别、智能推荐等。 与模糊系统、遗传算法、进化机制等结合，可以帮助人工神经网络更好地应对复杂的现实问题，提高决策的准确性和可靠性。 未来，随着人工智能技术的不断发展和应用，人工神经网络技术将继续向更加智能化、自适应、自学习的方向发展，不断推动人工智能技术的进步和发展。同时，随着计算能力的提高和数据处理技术的进步，人工神经网络技术也将得到更加充分的应用和发展。 有一些科学家提出，人工智能AI的越发强大，可能会对人类产生不利影响，人工智能技术的发展可能会对人类的职业、健康、社交等方面产生影响，例如可能导致人类的工作能力下降、健康问题加剧、社交能力退化等。 需要指出的是，这些问题并不是人工智能本身带来的，而是人工智能应用和发展过程中需要面对和解决的问题。 通过合理的应用和规范的发展，人工智能技术可以为人类带来更多的益处，反之则可能对人类造成不利影响。 因此，我们需要采取积极的措施来应对这些潜在的风险，推动人工智能技术的健康发展。 结语 人工神经网络被广泛应用于许多领域，如计算机视觉、自然语言处理、语音识别、机器翻译等。近年来，深度学习技术的发展使得人工神经网络的性能得到了进一步提升，并在许多领域取得了显著的成果。 参考文献： 【1】基于人工神经网络的联合中继和干扰选择策略研究[J]. 张广大;任清华;樊志凯.电子测量与仪器学报,2021(07) 【2】面向企业信息安全的网络攻击防范手段研究[J]. 徐澄.中国电子科学研究院学报,2020(05) 【3】大数据时代计算机网络信息安全管理研究——评《计算机网络信息安全（第2版）》[J]. 马萱.机械设计,2021(03) 【4】图神经网络及其在通信网络领域应用综述[J]. 李硕朋;齐思宇;林绍福;刘希亮;陈华敏.北京工业大学学报,2021(08)