神经元与大脑
神经网络背景知识
起源：尝试使用算法模拟人脑
历史：神经网络逐渐兴起于二十世纪八九十年代，应用得非常广泛。但由于各种原因，在90年代的后期应用减少了。最近，神经网络又东山再起了。其中一个原因是：神经网络是计算量有些偏大的算法，近些年计算机的运行速度变快，才足以真正运行起大规模的神经网络。
生物学实验：把耳朵到听觉皮层的神经切断，将眼睛到视神经的信号传到听觉皮层。如果你对动物这样做，那么动物就可以完成视觉辨别任务，它们可以看图像，并根据图像做出适当的决定。
大脑处理生物信号的一些例子：
- 用舌头学会“看”。它的原理是，你在前额上带一个灰度摄像头，面朝前，它就能获取你面前事物的低分辨率的灰度图像。你连一根线到舌头上安装的电极阵列上，那么每个像素都被映射到你舌头的某个位置上，可能电压值高的点对应暗像素，电压值低的点对应于亮像素。使用这种系统就能让你我在几十分钟里就学会用我们的舌头“看”东西。
- 人体回声定位或者说人体声纳。 YouTube上有一个令人称奇的孩子，他因为癌症眼球惨遭移除，但是通过打响指，他可以四处走动而不撞到任何东西，他能滑滑板，他可以将篮球投入篮框中。注意这是一个没有眼球的孩子。
- 触觉皮带。如果你把它戴在腰上，蜂鸣器会响，而且总是朝向北时发出嗡嗡声。它可以使人拥有方向感，用类似于鸟类感知方向的方式。
- 青蛙的第三只眼。如果你在青蛙身上插入第三只眼，青蛙也能学会使用那只眼睛。
从某种意义上来说，如果我们能找出大脑的学习算法，然后在计算机上执 行大脑学习算法或与之相似的算法，也许这将是我们向人工智能迈进做出的最好的尝试。人工智能的梦想就是：有一天能制造出真正的智能机器。
这节课中讲授的神经网络，主要是对于现代机器学习应用。它是最有效的技术方法。