众所周知，人体对热、冷和触觉的感知能力对我们的生存至关重要，并且支撑着我们与周围世界的互动。

在日常生活中，我们常认为这些感觉是理所当然的，但与此相关的神经冲动是如何产生，从而使温度和压力可以被感知的呢？今年的两位诺贝尔奖得主解决了这个问题。

David Julius利用辣椒素（一种从辣椒中提取的刺激性化合物，能产生灼烧感）来识别皮肤神经末梢上对热做出反应的感受器。Ardem Patapoutian利用压力敏感细胞发现了一种对皮肤和内部器官的机械刺激作出反应的新型感受器。

两位诺贝尔奖得主使我们对神经系统如何感知热、冷和机械刺激的原理了解更加深入。两种新型感受器的发明则令我们浮想联翩。如果将其原理应用与人工神经网络，会有什么结果？

想当年，Alphago在不被看好的情况下，以4比1击败了围棋世界冠军李世石，令其名震天下。AlphaGo得以战胜人类大脑，靠的就是其核心技术—人工神经网络。

我们每个人的大脑大概有860-1000亿神经元，每一根神经元大概有五六千个轴突和树突，和相邻的神经元连接。

人工神经网络是一种模仿生物神经网络(动物的中枢神经系统，特别是大脑)的结构和功能的数学模型或计算模型。人工神经网络是一种运算模型，由大量的节点（或称“神经元”，或“单元”）和之间相互连接构成。

我们今天看到的不论是AlphaGo也好，还是自动驾驶也好，还是人脸识别也好，基本都是通过模仿神经元进行计算的，从而实现对现实世界的感知和反映。

人工神经网络是模仿人类大脑而产生的，为什么它在很多方面能超过我们？

人类的大脑神经元是非常低效、粗糙、经常犯错的，它的传播速度每秒钟只能激发200次，每秒钟只能传播几十米。

但在芯片里面的电子神经元每秒钟可以激发上亿次，它以光速传播。也就是今天芯片的电子神经元的速度是人脑的几百万倍，而且它不出错。

最重要的一点，人工神经网络每一个系数是可以提取出来的，也就是说它的知识是可以被共享的，而人脑的知识是不能共享的。

如果利用两位诺贝尔奖得主的研究成果，形成一种人工神经网络，机器就可以通过该人工神经网络进行强化深度学习实现环境感知，就有可能产生自我保护意识，产生情绪。

如果真的出现这种小概率的事件。作为人类的我们该怎么办？

关注@电力知识学堂，为您解读新闻事件背后的电力知识。

近期精彩好文推荐：

号称“1度电可以发10度电”。叶总，你在侮辱谁的智商？“永动机”真的来了吗？

我国是核电大国，我国大陆在运核电机组有多少台？在建核电机组有多少台？

生于长江，长于湖北，16岁入京，如今近而立之年，为啥三峡集团总部再次搬迁回湖北武汉？​