我们可以从人工神经网络中学到什么关于人脑？
我知道我的问题/标题不是很具体，所以我将尝试澄清一下： 人工神经网络的设计相对严格。当然，通常，它们会受到生物学的影响，并尝试建立真实神经网络的数学模型，但是我们对真实神经网络的理解不足以建立精确的模型。因此，我们无法构思出精确的模型或“接近”真实神经网络的任何事物。 据我所知，所有人工神经网络都与真实神经网络相距甚远。标准，经典的全连接MLP在生物学中不存在。递归神经网络缺乏实际的神经可塑性，RNN的每个神经元都具有相同的“反馈结构”，而真实的神经元则保存并共享它们的信息而不是单独地。卷积神经网络是有效且流行的，但是（例如）人脑中的图像处理仅由几个卷积层组成，而现代解决方案（如GoogLeNet）已经使用了数十个卷积层……尽管它们为计算机产生了很好的结果，它们甚至不接近人类的表现。尤其是当我们想到“每层性能”时，与真实的神经网络相比，我们需要大量的层并减少数据。 此外，据我所知，与真实神经网络的巨大适应性相比，即使是模块化的，自扩展/自重构的人工神经网络也相当“固定和静态”。生物神经元通常具有成千上万的树突，将神经元连接到各种各样的不同区域和其他神经元。人工神经网络更加“直接”。 那么，我们能从人工神经网络学到关于人脑/真实神经网络的任何信息吗？还是只是尝试创建一种性能要比经典的静态算法更好的软件（甚至在此类算法失败的地方做些事情）？ 有人可以提供（最好是科学的）有关此主题的资源吗？ 编辑：高度赞赏更多答案（：