人工神经网络 (ANN) 和生物神经网络在结构、功能和学习机制上存在根本差异。ANN 是受大脑神经网络启发的计算模型，但为了实际实现而进行了简化。 相比之下，生物网络是由相互连接的神经元组成的复杂系统，通过电化学信号处理信息。虽然 ANN 旨在复制生物学习的某些方面，但它们在当前硬件和算法的约束下运行，导致在效率、适应性和可扩展性方面存在显着差异。
结构和连接 生物神经网络由神经元组成，神经元通过突触连接，突触通过突触可塑性等过程动态调整其强度。这些网络是大规模并行的，数十亿个神经元和数万亿个连接同时运行。 例如，人脑使用皮层等分层结构实时处理感觉输入、运动控制和认知。然而，ANN 被构造为人工神经元（节点）层，具有加权连接，通常组织成输入层、隐藏层和输出层。 与生物网络不同，ANN 缺乏大脑的三维互连性，并且通常依赖于更简单的、前馈架构（例如，用于图像的 CNN）或循环设计（例如，用于序列的 RNN）。此外，生物神经元通过尖峰（动作电位）进行通信，而 ANN 使用连续激活函数，如 ReLU 或 sigmoid，它们近似但不完全复制生物行为。
学习和适应 生物网络通过诸如赫布可塑性（“一起发射的细胞连接在一起”）和来自多巴胺等神经递质的强化等机制进行学习。 这使得人类能够以最少的数据来学习任务——例如，在见过一次猫后就能认出它。 相反，ANN 依赖于带有标记数据集的监督学习和反向传播等优化技术。 例如，训练图像分类器需要数千个带标记的示例，才能通过梯度下降来调整权重。 生物系统也持续适应——在受伤后重新利用神经元，或在不发生灾难性遗忘的情况下学习新技能——而 ANN 在对新任务进行微调时，通常难以保留先前的知识。 诸如迁移学习或脉冲神经网络 (SNN) 等技术试图弥合这一差距，但它们的灵活性远不如生物系统。
效率和能源使用 生物网络具有很高的能源效率，人脑消耗大约 20 瓦的电力——相当于一台笔记本电脑——同时执行实时决策等任务。 ANN，特别是像 Transformer 这样的大型模型，需要大量的计算资源（例如，GPU）和能源，通常随着模型大小而扩展。 例如，训练 GPT-3 消耗了超过 1,000 兆瓦时的电力。 生物系统也擅长处理嘈杂或不完整的数据； 人类可以在光线不足的情况下识别面部，而 ANN 在没有预处理的情况下可能会失败。 最后，生物网络异步运行，神经元以不同的速率发射，而 ANN 依赖于同步矩阵运算。 这些差异突出了生物灵感和工程实用性之间的权衡，引导开发人员在硬件限制范围内优化 ANN，同时从神经科学中汲取见解。