前言 近幾年蓬勃發展的深度學習技術仿造自人體的神經元，並由這個基礎開始建立類神經網路，結合了神經生理及電腦科技而成為人工智慧的核心技術。人類腦部有著複雜且特殊的結構，類神經網路則試圖用電腦來模仿人腦的結構和功能，因此瞭解人體神經系統與類神經網路之相關性是個重要且有趣的議題，本文將針對與類神經網路相關的人體神經系統做一個簡單介紹。
 

人體神經與類神經網路之關係

人體神經系統是由大量的神經元（神經細胞）所構成，神經元的細部結構可以分為以下幾個部分：

1. 細胞本體：提供細胞存活的必需品。
2. 樹突：負責訊息接收。
3. 軸突：負責輸出訊息。
4. 軸丘：細胞本體發出軸突的部位，此處是神經元發出訊息的起始部位，也可視為將各種輸入訊息經過加成後決定是否傳出輸出訊號的地方，類似數學方程式做加權運算的位置。

根據以上對神經元的了解，科學家建立最基本的人工神經元，它從外界或其它人工神經元取得資訊，並加以加權運算，之後輸出結果到外界或其它人工神經元，每一個人工神經元有多個輸入及一個輸出，形成用輸入值的加權乘積和的函數。在人體中藉由神經元之間許多樹突與軸突複雜的連接，在腦中便形成了神經網路；而在人工環境下將許多人工神經元連接起來便形成了類神經網路。多層類神經網路也就構成所謂的深度學習架構，”深度”代表神經元被分成很多層，”學習”則指的是選擇最佳解的數學過程。人體中的神經元有多種型態，並且彼此間也有複雜的連接關係，這與現今人工智慧中許多不同的類神經網路架構類似，解決不同的問題常常需使用不同的架構。

腦部各區之功能

腦部功能的研究常常會涉及腦部影像的分析（比如：功能性核磁共振影像），對於腦部各區功能的基本瞭解將有助於處理與解釋這些資料，因此以下對腦部各區之功能做個精簡的介紹。人體中樞神經系統主要分為以下幾區，並分別負責不同的工作（列出部分重要功能）：

1. 大腦：掌管記憶、思考、推理、語言及身體活動。
2. 胼胝體：作為左右兩側腦之間訊息傳導的通道。
3. 腦幹：生命徵象之維持。
4. 間腦：利用內分泌系統控制全身器官代謝與自主神經反應。
5. 小腦：維持身體平衡。
6. 脊髓：作為腦與身體間訊息傳遞的通道。

這些結構間有著一層傳一層的結構（神經路徑），並利用不同的神經路徑來傳遞與處理不同的訊息，這些路徑也並非各自獨立，其中也會有共用的結構，這也相當類似於人工智慧技術中多功學習（multi-task learning）的權重共用層（shared layer）的概念。而在這幾個結構中，大腦是最多神經元，而且也是真正產生"人類智慧"的結構，其中包括以下三個重要的結構：

1. 大腦皮層：這位在相當於水果外皮的部分，研究上最常依據解剖位置來分為52區（布羅德曼分區），經過近年來腦科學的研究，部分分區已知相對應的功能，但各區只是執行該種功能的核心部分，其他區域也分散有類似功能。在各區域間也有著互相連接訊息傳遞的關係，舉例而言，視覺功能主要由枕葉處理，並在17、18、19區做一層一層的傳遞，這與典型深度類神經網路（deep neural network）架構類似。
2. 基底核：這位在相當於水果中心的種子部分，是大腦深部一群神經元所組成的，與大腦皮層和腦幹相連，主要功能為運動的控制，這位置的病變可導致包括帕金森氏症等運動障礙。
3. 邊緣系統：圍繞在基底核上方及側面的迴路狀構造，參與情緒、情感、動機、記憶等功能。這些結構相對大腦皮層各區而言較小，因此在腦部影像中，研究情緒與腦部構造之間的關係，會比一般感覺或運動功能而言較為困難。

交感神經與副交感神經的平衡與對抗

人體中自主神經系統控制著一些基本機能，這包括心臟跳動、體溫調節、呼吸快慢、流汗等，而這些機能常常會影響許多生理訊號，例如心電圖、血壓、血氧、體溫以及體表電阻等，因此在研究這些生理訊號前應對於自主神經系統的平衡與對抗有所瞭解。

自主神經系統由兩個子系統所組成，一個是交感神經系統，一個是副交感神經系統。大部分器官同時具有來自交感系統和副交感系統的神經。交感神經系統主要產生緊急反應，用以應付「戰鬥或逃跑」的壓力情形；副交感神經系統則用於減緩身體反應以恢復人體組織能量。這兩個系統像是太極中的陰陽兩極，藉由平衡與對抗來達到身體的功能穩定，因此在研究生理訊號時必須瞭解的是，大部分的蒐集到的訊息主要來自於這兩種自主神經系統訊號的綜合。

人體視覺系統

人類眼睛的視覺訊號產生於視網膜的光感受器細胞，共有三種錐狀細胞可以分別感受藍綠紅三種顏色，而桿狀細胞可以在光線很弱的情況下產生黑白訊號。視網膜是由多層組織所組成，這些錐狀及桿狀細胞所產生的訊號會一層一層的往下傳遞，各層中會有神經細胞連接前一層臨近的神經細胞，這與卷積（convolution）的過程類似。而在往腦部傳遞訊號的過程中，也會經過多層的訊號傳遞，甚至到腦部皮質時也會有前面所述三到四層的訊息傳遞，最終構成了類似卷積神經網路（convolutional neural network） 的架構。

人體聽覺系統

人體的聽覺訊號產生自耳蝸裡的毛細胞，當聲音進入耳蝸時，波峰及波谷交替的波動會由耳蝸的底部走向頂部，但每一點的振幅都不同，耳蝸底部主要感受低頻的聲音，耳蝸頂部主要感受高頻的聲音，毛細胞上的纖毛會彎曲造成電訊號，這些訊號會一層一層往下傳遞，在神經訊號傳遞的過程中會因為神經間的作用而產生頻率分析，最終傳到人腦中的聽覺腦皮層。當這些訊號分析為聲音後，會再傳遞到其他腦皮層，以產生語意的理解（Wernicke's area），並產生語言表達訊號（Broca's area），進一步傳到腦部運動皮層來指揮身體回應所聽到的訊息。

小結

在人類複雜的神經系統中，從神經細胞、中樞神經、自主神經到視覺與聽覺的產生，有些知識是與人工智慧相類似的架構，有些知識則是做相關資料分析時所需的基本認知，本文以簡短的篇幅做最精華的比擬與介紹，了解這部分的基礎知識，應有助於建構擬人腦的人工智慧系統。

延伸閱讀
社交行為功能簡介：腦與心智（上）
社交行為功能簡介：腦與心智（下）