人工神经网络是一种新型的电子计算机电路（或称软件模拟），其原理是试图模拟神经细胞、脑神经细胞和轴突或者神经纤维的行为，这些神经纤维将诸神经原以错综复杂形式联系在一起。人工神经网络较传统的人工智能技术的优越之处在于它们不需要编制程序。它们是通过学习来解决问题的。

神经网络的研究已一直延续了40年之久。正如—位怀疑论者最近所指出的：“神经网络是未来的技术：从过去到现在始终是如此，到将来也永远是如此。”

去年，当美国国防高级研究计划署宣布一项约四亿多美元的长期拨款时，从事神经网络研究的科学家们感到欣喜若狂——可是在削减政府开支的压力下甚至这项拨款目前也已在重新审议。

实际的商业应用正在开始出现，令人感兴趣的是已经发生了具有应用性质的转变。几乎所有的学术研究计划已将神经网络应用于解决所谓的“现实世界”问题——赋予计算机和机器人以人类和动物所具有的感觉。目标是非常值得称赞的，但是也存在着不少的问题。有一位研究人员抱怨道：“从计算机科学家的角度来看，现实世界是一个非常混乱的地方。”

这大概就是为什么大多数商业应用的神经网络完全放在共用计算机系统鸦雀无声的环境中运行——在这个系统里所有的信息都经过了精心的排列组合并且极为可靠。

世界上最大的这类计算机系统中有一些是航空公司的计票系统。正如最近的电视纪录片所披露的，因航空公司故意订出超过各航班满员人数的机票，使高的百分比订了票的旅客未能按时登机。大的航空公司都雇用数学家来测算究竟能够保险地超订多少机票而以后不会冒不得不使某些旅客不能登机的风险。有一种新型的计算机程序，叫做航空公司售票参谋，利用神经网络原理做同样的工作，有两家试验过这种软件的航空公司报道了在营运盈利方面有重大进展。

另一个其盈利的与否主要取决于几乎难以胜任的人的判断能力的行业是信贷审批，对信用卡交易的审核目前已大都自动化了、可是对于新卡的审批或者对于抵押贷款或个人贷款的审批却没有自动化，如贷款审批主管人员在进行某项贷款评估（如根据年龄、薪水以及过去的偿还记录）时过于谨慎，金融公司将会失去大好的生意或良好的声誉。如果贷款审批人员不够谨慎，公司将会面临收不回本息。

通过学习以往成千上万贷款申请实例，由神经网络构成的软件包所能够作出的判断要大大优于人类专家用传统的贷款打分技术所作的判断。

美国的国际信托投资公司正在评估抵押贷款申请系统，但还未见有关它的结果的报道。

保险公司和养老、抚恤保险公司也正在为能够预测汽车保险索赔的可能发生率、或者投保人的寿命期望值的目的而进行实验。一些公司获得了由神经网络提供的潜在的商业优势，这些公司很不情愿公开它们的研究结果，例如在苏黎士的瑞士人寿和养老保险公司发表了它在这一领域里的初步研究结果，但是在有关最新的进展方面却守口如瓶。

提出对于神经网络的学术研究将不会导致实际应用的这种看法是错误的。在2 ~ 3年中，至少有一种产品将会成功地进入市场。在芬兰，赫尔辛基（Helsinki）大学的托欧伏 · 科霍能（Teuvo Kohonen）教授宣称已经研究出了世界上第一台能够以正常说话速度打字的语音打字机——只要你说的是正常速度的芬兰语。芬兰语的拼字法比起英语来其音形要更加接近一些。

不列颠电话公司正打算着手进行几个神经网络研究项目，其中有一个项目是关于电视电话的。要传送一幅完整动作的图像通常所需要频带宽度为普通电话线路的十倍至一千倍——这要由对传输质量的要求而定。消费者是不会愿意为了能看见与他们通话的对方这一特权而付出高于普通电话两倍以上的费用的。然而，神经网络可以建立在这样的基本设想上，就是在一个人脸上的大部分动态信息都是靠眼睛和嘴巴来传递的。如果有可能跟踪这两处的面部特征的话，那么它们就可以被发送出去，比方说，以每秒钟二十帧的速度发送，而脸的其余部分则随同以每秒钟一帧速度发送，虽然这些项目的结果将会大有希望，但是要使一个系统能够投入使用还须待若干年以后。

[Science News，1990年4月］