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机器学习理论也有对大脑结构学习过程的模拟。人工神经网络理论就是对模拟大脑结构，再通过学习（训练）解决问题的典型。 但是模拟反射有比人工神经网络更接近产生高级人类智能的优势！此话怎么讲？ 第一点：人工神经网络理论的基础是神经元和神经突触，它们的数量比较大。目前人工神经理论只能用为数不多的神经元，建立人为的神经网络模型，模拟大脑结构的学习过程。实现对人类大脑那么多神经元的模拟，目前的计算机还显得太小，无法实现。 但是，对于模拟反射来说，它不必考虑所有的神经元。因为反射可以建立在具有一定功能的神经部位间（例如，“狗看见食物”是一个神经部位的功能，而不是一个神经元能够干得了的事情），神经部位在大脑里是一个神经元群。这样，建立在“神经元群”基础上的模拟反射，就比人工神经网络占用的存储空间少得多得多。在普通家庭计算机上就可以实现模拟。 第二点：人工神经网络理论是以信息传输为大脑功能产生的基础。因此它要假设信息函数，建立信息传输的微分方程。而实现信息传输的神经突触，它们的连接作用也是传输信息，连接越复杂传输方程就会越复杂。这种传输方程在面临几十万神经元的复杂大脑网络，求解时一定会被“蝴蝶效应”所左右，不能有稳定的解。 对于反射学习来说，它不是以信息传输作为大脑智能产生的基础，而是以连接为智能的基础，连接在数学上仅仅是一些图（“图论”的图），不必列解什么微分方程。尽管它的数学形式不会有人工神经网络那么完美，但是其解却不会受“蝴蝶效应”的影响，结果会比人工神经网络稳定的多！ |
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