人脑的本质是一个由神经元（neuron）构成的网络，科学界一般认为人脑有1000亿个神经元。神经元的基本结构如图1所示，每一个神经元拥有大量的神经纤维。这些神经纤维中，树突占了大多数而轴突则只有一条（但可分叉）。树突负责接收并传入信息，轴突则负责输出信息。当树突接受到大于兴奋阈值的信息后，整个神经元将产生一个短促但极为明显的“动作电位”，这个电位会在近乎瞬间传遍整个神经元，包括远离细胞体的神经纤维末端。之后，上一个神经元的轴突和下一个神经元的树突之间的“突触（synapse）”的末端结构会被电信号激活，“神经递质”随即被突触前膜释放，用以在两个神经元之间传递信息，并对下一个神经元起到或兴奋或抑制的作用。

图1 神经元的基本结构

由于人脑具有大规模并行存储与处理、高智能逻辑推理、自学习等功能，人们希望将人脑的功能应用于计算机，使其具有人脑般的逻辑推理、自学习等能力。人工智能（AI）是一门研究与开发用于模拟和延伸人的智能的理论、方法、技术以及应用系统的新科学。人工智能的目的就是要使机器能够胜任一些需要人类智能才能完成的复杂工作，如语音识别、自然语言处理、机器人等。而这些人工智能技术一般通过神经网络来实现。神经网络可以对任意的连续函数进行无限逼近，这也是学者们认为其在人工智能中起重要作用的主要原因。目前，人工智能的研究已经越来越深入，神经网络的作用也日益突出。

人工智能领域的人工神经网络是从生物神经网络的结构出发，对其一些基本特性进行数学上的抽象和模拟，并用于探索人脑智能行为的仿生模型。人工神经网络的出现与发展与计算机科学、人工智能、神经科学等密切相关。目前，人工神经网络在模式识别、信息处理、逻辑运算等实际应用领域取得了一些成就。因此，有关人工神经网络的研究逐渐成为热点课题，并得到了大量学者的关注。20世纪40年代，研究学者第一次开始研究人工神经网络。一个神经网络模型通常由自反馈连接权值，互连权值，激活函数等部分组成。人工神经网络的第一个数学模型是W.S. McCulloch和W. Pitts在1943年共同提出的MP数学模型。MP模型证明了单个神经元具有处理逻辑运算的能力，从此开创了人工神经网络研究的时代。D.O. Hebb在1949年提出了一种学习规则，该规则认为神经元之间的连接强度的大小是可以改变的。在20世纪60年代，F. Rosenblatt设计出了感知器。与MP模型和Hebb规则相比，感知器模型是一种更完善的神经网络模型。感知器模型能够将神经网络中的信息存储在神经元之间的连接权值中。M. Minsky与S. Papert在1969年编写了一本名为《Perception》的书，该书从理论上证明了感知器模型处理信息的能力有限，包括不能实现异或运算与谓词运算等。于是在之后十多年，神经网络领域的研究进入了低潮期。

直到1982年，J.J. Hopfield提出了一种新的网络模型，也就是熟知的Hopfield神经网络模型。Hopfield神经网络模型的提出有力地推动了神经计算的发展，并引发了学者们对神经网络及其相关方面研究的热潮。式(1.1)是J.J. Hopfield用电路实现的神经网络模型的数学描述

其中，um 表示神经元的体细胞平均电位，Cm和Rm分别是输入电容与电阻， 代表第m个神经元与输出Vz之间的有限阻抗，Vm=gm(um)，gm(um)表示响应时间可忽略下的非线性放大器的输入输出特性，Im是第m个神经元的输入电流。

此后，科研人员根据Hopfield神经网络模型，相继提出了几个重要的神经网络模型。例如，M.A. Cohen和S. Grossberg在1983年提出了Cohen-Grossberg神经网络模型。1988年，L.O. Chua和L. Yang提出了细胞神经网络模型。

虚拟现实（VR）也称为虚拟技术，是利用计算机模拟产生一个三维空间的虚拟世界，提供用户关于视觉等感官的模拟，让用户感觉仿佛身临其境，可以即时、没有限制地观察三维空间内的事物。毫无疑问，人工智能和虚拟现实是硅谷现今最为热门的两个词汇。神经网络是人工智能的一种形式，大量的互联网设备就像人脑中的神经元网络一样，它们可以搜索森林砍伐的状况；也可以跟踪全球农作物，借此分析未来的粮食短缺情况；还可以监控全球油轮，预测未来天然气等。

想象一下，（人工）神经网络接入虚拟现实会是什么样子。比如通过佩戴传输脑电波的头戴设备去控制虚拟现实中的人物的动作与表情；通过人工神经网络快速创建3D对象实现所需要的虚拟现实世界，当我们戴上虚拟现实设备，以穿越的方式重游儿时家乡的场景与生活等等。

在实现（人工）神经网络接入虚拟现实前，我认为需要解决以下两点问题。

1、人类情感的获取，也就是说头戴设备如何获取精准的脑电波来体现用户对虚拟现实场景的刺激表现出的积极或消极的情绪反应；

2、头戴设备与虚拟现实设备如何协同工作，这既要求头戴设备能及时读取和记录神经元的电波活动并反馈给虚拟现实设备，又要求虚拟现实设备能根据人脑想象的场景快速构造出相应的虚拟世界；

目前，还没有成熟的神经网络接入虚拟现实的解决方案，但随着人工智能与计算科学的快速发展，相信在不久的将来会涌现出大量的相关产品。