人工智能的神经网络和生物的神经系统究竟有多大的关联？
**人工神经网络受动物神经系统启发**，表现了对生物神经系统工作原理的抽象描述，二者当前的结构和功能有很大差异。历史上，人们曾经希望人工神经网络使用人脑的架构、执行传统算法办不到的功能，但很快放弃了模仿人脑。

1949年，加拿大心理学家唐纳德·赫布创建的“赫布理论”描述了生物神经系统的突触可塑性的基本原理：突触前神经元对突触后神经元发出的持续、重复的兴奋性刺激会导致突触传递的效能上升。

赫布理论是最古老、最简单的神经元学习规则。在机器里，它被表现为：

  * 人工神经网络有若干连接节点，可以称为“人工神经元”；  * 节点可以接收和自身连接的其他节点发送的输入信号，以通常非线性的函数计算若干次输入，得到输出信号，将输出信号发往和自身连接的其他节点；  * 当两个节点同步激发或在给定的时间延迟内激发，二者之间的权重增加；当两个节点单独激发（不同时或超过了给定的时间延迟），二者之间的权重减少。权重决定一个节点对另一个节点的影响强度。

为改善功能，人工神经网络通常被组织为多层网络，可以引入随机变化，可以使用进化算法来生成。生物神经元使用一氧化氮传递逆向信号时经常扩散影响周围的神经元，人工神经网络也能模拟这特性。

目前，节点和生物神经元的功能还有很大差距。 **单个生物神经元就能完成异或运算** ，在很长一段时间里这需要至少 2层人工神经网络。生物神经元可能是复杂的机械计算机，模拟起来需要非常多的计算资源，而效能的提升却很有限。