生物神经元

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今天开始，我们将要开启人工智能之旅，这是个复杂的领域，千千万万个算法和模型，改进的算法，改进的模型，让人工智能既充满了难点，也充满了神秘。如果要问，人工智能的这个宇宙里，最耀眼的那颗星星是什么，那就是人工神经网络（Artificial Neural Netwoks，ANNs）了吧。

当然，我也不是这个领域的大牛，不能说精通，只能说是略懂皮毛，写出来的东西，就当作是抛砖引玉吧。

很多书籍和博客在介绍ANN时，上来就从人工神经元模型开始说起，以至于一些读者在读完文章，甚至是整本书之后，对于神经网络依然是一知半解，原因为何？基础还没打牢呢~不明白为什么人工神经元模型就是这么传输信息的，为什么ANN的网络结构是这个样子的，为什么那些算法是这么定义的。难道这一切都是巧合吗，是不是有一群科学家整天在那里试凑出来的？

其实，一切都有章可循。

在简述人工神经元之前，先让我们看一下自然界里面，动物们为什么能自主思维，支撑它们思维活动的是什么。

引出本章的主角——生物神经元！

早在100年前，生物学家就发现，神经元之间的信号传递是通过电信号实现的，那里来的电？原来经过数千万年的进化，我们的神经元细胞已经机智地学会通过离子和半渗透膜来产生电位差（电势），从而形成电子流。

无论是动物还是植物，大部分都是水做的，比如人体70%就是水，这其中，又有大约55%是在细胞内部的、45%在细胞外部。

图一 局部组织构成简图

图二 细胞膜示意图

每个细胞个体都有一个细胞膜（由两层磷脂分子构成）形成保护，这样可以保持细胞的相对独立性，不会发生防止细胞内外的相互扩散。我们都知道，如果长期吃盐太多的话，容易得高血压，相反的，又容易得低血压。这是由于，盐（氯化钠，NaCl）会被细胞内外的液体溶解，产生带有正电荷的钠离子（Na+）以及带有负电荷的氯离子（Cl-）,其它的带有正电荷的离子包括钾离子（K+）和钙离子（Ca 2+）。细胞膜（Cell membrane）会控制着每种离子的渗透性，渗透性的大小取决于细胞膜上空隙的数量和大小，这些空隙也被称作为离子通道（ionic channels），离子通道还能控制特定离子的进出，即对钠钾钙离子可以有不同的渗透性。由此也就造成了细胞内外的离子分布的差异性。这种内外的正负离子分布差异，形成了电势差E，其Nernst描述为

E=k(ln(C0) - ln(Ci))

其中，C0和Ci分别为细胞外部和内部的浓度，k为常数。通常情况下，由钾离子形成的电势差常为-80mV。而细胞内部的总的精确电势是多种离子混合形成，例如Ka+,Na+,Ca2+, Cl-，A-（带负电荷的细胞内的大蛋白质分子，仅存在细胞内，且膜对它无通透性）等等，典型值为-70mV。如下图所示，其中最最主要的就是钠钾离子，在后面的神经网络中，会有很大的启发作用。在人体中，钾离子过多会使E降低，钠离子则会使E升高，E通常在-80mV到58mV之间波动，

英国的两位科学家 Alan Hodgkin和Andrew Huxley 建立了一个描述细胞膜电势的数学模型，模型中，他们把细胞表面的两层磷脂膜当作了电容，可以进行正电荷或者负电荷充放电。


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动物们不会自主的思维，都是被动的思维。必须是对外界信息，进行处理。