人工神经网络（Artificial Neural Network，ANN）是模拟人脑神经元的结构和功能建立的一种计算机分布式信息处理系统。人工神经网络的概念源于仿生学，它的基本思路是通过各种学习算法模拟大脑神经元之间的信息交换过程，实现对大量实际问题的自适应学习和推理。
从原理上讲，人工神经网络使用训练数据集来调整连接权重，从而找到一组合适的权重参数，使得网络可以准确地完成特定任务。典型应用包括图像和语音识别、自然语言处理、信用评估和预测、金融建模以及机器人等领域。人工神经网络的出现，大大推进了人工智能领域的发展，也给人类带来了巨大的经济和社会效益。
不同的人工神经网络适用于不同的问题，但它们共同的特点是可以模拟人类神经系统的工作原理。以卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）为例，它仅仅需要原始图像数据和各个像素之间的关系，就可以学会从图像中提取特征和分类。这种结构可以应用于图像识别、视频分析、人脸识别等领域，在医疗、安防、自动驾驶等领域也有广泛的应用。
人工神经网络作为一种模拟和延伸人类智能的方法，可以实现像人一样的学习和推理，为人类带来前所未有的机遇和挑战。在未来的发展中，将有更多新的技术和应用不断涌现，从而推进人工智能领域的不断发展。
