懂人脑思维的仪器借助于这种仪器人们甚至是最隐私

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1、北京时间1月4日消息，据英国《每日邮报》报道，美国科学家近日称，他们目前已经成功地研制出一款可以读懂人脑思维的仪器，借助于这种仪器，人们甚至是最隐私的一些想法也将会无处遁形。耸人听闻——美发明可读人脑思维的仪器隐私想法无处遁形神经网络根据一个简化的统计，人脑由百亿条神经组成—每条神经平均连结到其它几千条神经。通过这种连结方式，神经可以收发不同数量的能量。神经的一个非常重要的功能是它们对能量的接受并不是立即作出响应，而是将它们累加起来，当这个累加的总和达到某个临界阈值时，它们将它们自己的那部分能量发送给其它的神经。大脑通过调节这些连结的数目和强

2、度进行学习。神经网络从非技术角度看神经网络是否可行？学习和计算几个例子问题人和机器情感-计算人如何产生想法？大部分是来自于自己已经得到的信息，再加上少量信息的关联和整合，然后构造出了“想法”。比如在已知“这张数学考卷我完成仅65分左右的题量”和“以往的数学考试不及格的次数不少于5次”的信息，我很可能就认为“这一次考试很可能不及格”。富兰克林：闪电+风筝-〉闪电与电法拉第：电能生磁+硬币正反-〉磁能生电神经网络的主要思想人的思考学习已有知识，根据知识来作判断的过程神经网络学习知识-〉进行决策神经网络的几种类型神经元向后传播Hopfield双向关

3、联记忆网Hebbian学习网络竞争学习网络什么是神经网络模仿生物神经元是一个计算模型,与传统的计算机的计算模型不同连接计算单元,形成网络进行计算模型的建立方面(取样)人工神经网络人工神经网络（ArtificialNeuralNetworks,简记为ANN）,是对人类大脑系统的一阶特性的一种描述。简单地讲，它是一个数学模型，可以用电子线路来实现，也可以用计算机程序来模拟，是人工智能研究的一种方法。人工神经网络的提出智能与人工智能智能的含义智能是个体有目的的行为，合理的思维，以及有效的、适应环境的综合能力。智能是个体认识客观事物和运用知识解决问题

4、的能力人类个体的智能是一种综合能力人工神经网络的提出人类智能的5种基本能力感知与认识客观事物、客观世界和自我的能力通过学习取得经验与积累知识的能力理解知识，运用知识和经验分析、解决问题的能力联想、推理、判断、决策语言的能力运用进行抽象、概括的能力综合表现形式发现，发明，创造，创新的能力实时，迅速，合理地应付复杂环境的能力预测，洞察事务发展，变化的能力人工神经网络的提出人工智能三大学术流派符号主义（符号/逻辑主义）连接主义进化主义（行动响应学派）人工神经网络历史回顾萌芽期（20世纪40年代）最早可以到人类开始研究自己的智能的时期1943年，心理

5、学家McCulloch和数学家Pitts建立起了著名的阈值加权和模型，简称为M-P模型。发表于数学生物物理学会刊《BulletinofMathematicalBiophysics》1949年，心理学家D.O.Hebb提出神经元之间突触联系是可变的假说——Hebb学习规律人工神经网络历史回顾第一高潮期（1950-1968）以MarvinMinsky,FrankRosenblatt,BernardWidrow等为代表人物，代表作是单级感知器可用电子线路模拟人们乐观地认为几乎已经找到了智能的关键。许多部门开始大批地投入此项研究，希望尽快占领制高点。

6、人工神经网络历史回顾反思期（1969-1982）Minsky和S.Papert,MITpress,1969异或运算不可表示20世纪70年代和80年代早期的研究结果认识规律：认识-实践-再认识人工神经网络历史回顾第二高潮期（1983-1990）1982,J.Hopfield提出循环网络用Lyapunov函数作为网络性能判定的能量函数，建立ANN稳定性的判别依据阐明了ANN与动力学的关系用非线性动力学的方法来研究ANN得特性指出信息被存放在网络中神经元的联接上1984年，J.Hopfield设计研制了Hopfield网的电

7、路。较好地解决了著名的TSP问题，找到了最佳解的近似解，引起了较大轰动1985年，Hinton,Sejnowsky,Rumelhart等人在Hopfield网络中引入了随机机制，提出所谓的Boltzmann机1986年，Rumelhart等提出了多层网络的学习算法-BP算法，较好地解决了多层网络的学习问题。人工神经网络历史回顾再认识与应用研究期（1991~）问题应用面还不够宽结果不够精确存在可信度的问题人工神经网络历史回顾再认识与应用研究期（1991~）研究开发现有模型的应用,并在应用中根据实际情况对模型，算法加以改造，以提高网络的训练速度和

8、运行的准确度充分发挥两种技术各自的优势是一个有效的方法希望在理论上寻找新的突破，建立新的专用/通用模型和算法进一步对生物神经系统进行研究，不断地丰富对人脑的认识。阈