人工智能实现思路

人工/机器智能，通俗的说，就是用机器（如计算机）完成人类需要用脑子完成的任务，代替人脑的工作，比如下棋、开车、阅读理解等等工作。

模拟

众所周知，人脑含有约860亿个神经元，还有大致850亿个非神经细胞。在大脑皮层(cortex) 约160亿个神经元，小脑有690亿个神经元。人脑的神经元一般只与周围几千个神经元相连接，彼此能够传导电信号。

要让机器代替大脑工作，最直观的方法就是用机器来模拟出人脑工作行为，这样岂不就大功告成？ 但是要模拟这些大脑工作原理是有难度。首先，人脑作为一个系统，太复杂，涉及到生物学、生理学、化学等等学科知识，其次，至今还没彻底理解人脑的各个功能的工作机理。当然，确实有研究人员是沿着这个思路去实现人工智能或机器智能的。

抽象模拟方法

那是否还有别的思路？思路也挺多的，这里有一种最近在实践中被证明是有效方法。这种方法是用数学方法来抽象出单个神经元（Neuron）的功能（抽象+模仿）。对于单个神经元的活动原理，目前已经有了比较深入的研究。

不论何种神经元，皆可分成接收区（receptive zone）、触发区（trigger zone）、传导区（conducting zone）和输出区（output zone）。 神经网络的方法就是在对单个神经元建模的基础上，用神经元的连接的类似方法设计机器（抽象+模仿），使其具有某些智能的能力（如眼睛看，耳朵听）。