3.1人工神经网络（神经元的数学模型）

人工神经网络的路线大概是这样的：

• 👇研究大脑的认知机理
• 👇总结大脑处理信息的方式
• ⚠实现人工智能的先决条件

MP模型（加权求和，再加上偏置），如图3.1-1所示：

思考：你认为人工智能的数理学派更有道理还是仿生学派更有道理？他们的未来发展前途又是如何？

一、数理学派 vs 仿生学派：谁更有道理？

🔷 数理学派（Symbolic AI / Logicism / 规则系统）

• 核心观点：智能来源于对知识的显式建模（如逻辑规则、知识图谱等）。
• 方法：使用形式逻辑、概率论、博弈论等数理工具建立清晰可解释的系统。
• 优点：
  • 可解释性强（Explainability）；
  • 很适合结构化任务（如推理、规划、定理证明、数据库查询）。
• 缺点：
  • 缺乏灵活性和学习能力；
  • 无法很好地处理模糊、非结构化的感知问题（如图像识别、自然语言）。

🔶 仿生学派（Connectionism / 神经网络 / 深度学习）

• 核心观点：智能来源于模拟人脑神经元网络的自组织和学习机制。
• 方法：使用多层神经网络、梯度下降、反向传播、大量数据训练。
• 优点：
  • 强大的感知和模式识别能力；
  • 可用于语音识别、图像理解、自然语言生成等复杂任务。
• 缺点：
  • 可解释性弱，容易出现“黑箱”现象；
  • 对数据和计算资源依赖非常大；
  • 逻辑推理和长期规划能力较弱。

二、谁更有前途？

✅ 未来的发展趋势是融合：神经符号 AI（Neuro-Symbolic AI）

越来越多研究者认为，数理学派与仿生学派不是敌对关系，而是互补的：

例如：

• OpenAI 的 GPT 系列虽然核心是神经网络，但也融合了很多形式语义学和符号技术（如 attention 是某种符号聚焦机制）。
• Google DeepMind 的 AlphaGo 结合了深度学习（仿生）+ 蒙特卡洛树搜索（数理）。

三、总结观点

✅ 仿生学派在过去十年取得了巨大成功，尤其在图像和语言领域，但它无法完全替代逻辑推理和可解释性。

✅ 数理学派依然是高可信度系统（例如医疗、金融、自动驾驶）的核心支柱。

✅ 真正“有道理”的方向，是二者的融合。未来 AI 的发展会越来越像人类大脑那样——感知与推理并重，学习与规则协同。