人工智能的發展飛快，這也得益於人工智能的技術成熟。而人工智能離不開神經網絡，神經網絡在人工智能的發展中也是走過了十分崎嶇的道路，那麽究竟是怎麽一回事呢？我們在這篇文章中給大家介紹一下這個問題。

每一個科學的技術發展進程都是十分相似的，如果我們從歷史來看，就能夠發展一件十分有意思的事情，重大科學的研究往往呈螺旋形上升的過程，不可能一蹴而就，每一次基礎科學研究的重大進步，科技應用的重大突破，往往先由一兩個領軍人物偶然點破，而後大家爭相研究，於是就在很短的時間內做出大量更具突破性的成果，同時帶來相關產業界的革命性增長。而神經網絡也是這樣的。人工神經網絡正是機器學習領域幾十年來積累誕生的重大科學研究和工程應用成果，當前深度學習被看作是通向人工智能的關鍵技術，得到了很多科學家的重視。

首先說說什麽是神經網絡吧，神經網絡是一種模仿動物神經網絡行為特征，進行分布式並行信息處理的算法數學模型。這種網絡依靠系統的復雜程度，通過調整內部大量節點之間相互連接的關系，從而達到處理信息的目的。神經網絡是機器學習的一個方向，而機器學習的另一個方向就是支持向量機。而以支持向量機為代表的淺層學習技術十分火爆，但是機器學習技術卻很少投入使用中，後來神經網絡方面的技術得到的實質性的改變，逐漸走出實驗室，在學術界研究和產業界應用都得以應用。

神經網絡的大起大落代表了人工智能的三個泡沫期，這給過分熱衷深度學習技術與人工智能研究應用的人來講，也是該降降溫的，期望越大，失望越大，畢竟深度學習技術沒有想象中的那麽強大，至少在智能算法層面的突破很有限。換個角度看，深度學習的興起，很可能是因為機器學習算法研究幾十年遲遲無重大進展。

我們在這篇文章中給大家講述的人工智能和神經網絡的發展，從中我們可以看出人工智能的發展是離不開機器學習的，而機器學習又離不開神經網絡，所以我們要想做好人工智能，那就不要丟下神經學習，唯有並駕齊驅，相互幫助，才能把智能科技發展的道路走得更遠更牢。

人工智能和神經網絡