2012年，谷歌无人驾驶汽车上路，至今已累計行驶了超过300万千米；2016年3月，谷歌公司研发的计算机程序“AlphaGo”与围棋世界冠军、职业9段选手李世石进行人机大战，并以4：1的总比分获胜，一时间轰动世界；2017年年初，国内首场人机大战节目中，“百度大脑”以3：2险胜人类“最强大脑”王峰，比拼任务为跨年龄人脸识别……以上这些项目，都是近年来人工智能领域最热门的研究方向，也是最能让人体会到人工智能强大的表现。而这些项目背后的核心技术，都是深度学习技术，这种技术依赖于深层结构人工神经网络模型的支持。

模拟大脑神经网络

我们知道，人工神经网络是对大脑神经网络系统的模拟。由于人工智能的终极目的是全面实现和超越人类大脑的智力水平，因此，在这一过程中对大脑神经系统进行模拟是人工智能研究的主要途径之一。

人类大脑的神经系统中包含大约1011个神经细胞（也叫神经元）。通过它们之间的互相连接，我们得到了一个由百万亿计连接组成的复杂神经网络，实现感知、运动、思维等各种功能。图1是生物神经元的基本结构。神经元之间依靠脉冲传递信息，信息内容是由脉冲的频率和时序决定的，与幅度无关。脉冲在神经细胞内运动，当神经细胞之间需要通信时，发出信息的神经细胞就会从轴突上释放出小泡，脉冲通过这些小泡中的化学物质产生离子流动，造成电位变化，在膜外传播到接收神经细胞的树突上，这个复杂的过程就叫做“化学突触传递”。