人工ニューラルネットワーク（ANN）は、脳のニューロンと神経系の構造を模倣する計算モデルの一種です。ANNSは、データの特定のパターンと詳細を認識するように訓練されたコンピュータープログラムです。

アンは、いくつかの重要な点で私たちの脳とは異なります。第一に、ANNSは数値に基づいて動作し、デジタル形式で提供される情報を動作させます。対照的に、私たちの脳は、電気信号と化学信号の両方を使用して情報を処理します。第二に、アンはパターンを認識するために明示的にプログラムする必要がありますが、私たちの脳は意識的にそうすることなくパターンを検出できます。最後に、ANNSは一般に学習するために大量のデータを必要としますが、私たちの脳は比較的少量のデータで学習することができます。
Artificial neural networks (ANNs) are a type of computational model that mimics the structure of our brain’s neurons and nervous system. ANNs are computer programs that are trained to recognize certain patterns and details in data. 

ANNs are different from our brains in some significant ways. Firstly, ANNs operate on the basis of numerical values and operate on information provided in digital form. In contrast, our brains process information using both electrical and chemical signals. Secondly, ANNs need to be explicitly programmed to recognize patterns, while our brains can detect patterns without consciously doing so. Finally, ANNs generally require large amounts of data to learn, while our brains are capable of learning with relatively small amounts of data.