人工神经网络：人工智能的核心技术

人工神经网络（Artificial Neural Network, ANN）是模仿生物神经系统结构与功能的一种计算模型，广泛应用于机器学习和深度学习领域。它由大量相互连接的“神经元”组成，每个神经元接收输入数据并输出结果，通过调整连接权重来完成复杂的任务。

神经网络的核心在于其强大的非线性建模能力。通过对大量样本的学习，神经网络能够发现数据中的潜在规律，并用于预测或分类新数据。例如，在图像识别中，神经网络可以提取边缘、纹理等特征；在自然语言处理中，则能理解语义关系。这种灵活性使其成为解决复杂问题的重要工具。

训练神经网络通常采用反向传播算法，即根据误差修正权值，逐步优化模型性能。近年来，随着硬件性能提升及大数据积累，基于深度学习的多层神经网络取得了显著突破，如AlphaGo战胜围棋世界冠军便是典型代表。

尽管如此，人工神经网络也面临诸多挑战，包括对海量标注数据的需求、过拟合风险以及可解释性差等问题。未来，研究者们正致力于开发更高效的算法、探索无监督学习方法，并努力提高模型透明度，使这一技术更好地服务于人类社会。