神经网络是一个历史悠久的课题，当初提出是为了让机器能够模仿人的大脑一样工作。现在神经网络在处理很多机器学习的问题上发挥了很重要的作用。
神经网络的背景(我们可以利用神经网络做些什么)
大脑可以处理视觉，听觉，计算，触觉等等很多事情，这样看来似乎如果我们要模仿大脑的话，要写很多不同的程序来让机器模仿人脑能做的这些事情，但是有个设想是大脑做所有的这些不同的事情并不是通过各种不同的程序来的，实际上大脑是通过just a single learning algorithm.这只是一个设想，让我们看看一些能证明这个设想的证据。
那个大脑红色的区域为我们的听觉皮层，我们是通过这个听觉皮层来理解耳朵听到的语句。神经系统科学家在动物身上做了如下的实验，他们切断了从耳朵到听觉皮层的线路，重新连接了从眼睛到听觉皮层的线路，所以从眼睛接收到的信号会传送到听觉皮层，这样之后，会发现听觉皮层学会see了。
另一个例子如上图所示，那个红色的区域是感觉皮质，会感觉你所接触到的东西。如果我们做类似的实验，将触觉到触觉皮质的线路切断，将眼睛与触觉皮质相连的话，然后感觉皮质就学会了see.
这些实验称为neuro-rewiring experiments，从中我们可以看出同一个物理的组织，可以用来去听，去看，去感觉，这样我们推断我们只需要一个learning algorithm而不是成千上万的programs或者算法来完成脑部的各种功能了，我们可能需要的只是需要一些近似或者不管是什么算法，我们将其实现然后让它自己去学习如何处理这些数据。
令人惊讶的是，如果我们可以plug in almost any sensor to almost any part of the brain,那么brain将会学习如何使用它们。
左上角的那幅图片是一个用舌头来看 例子，这是一个叫做BrainPort的系统用来帮助失明的人来看东西。它工作的方式是，你将一个灰度相机绑在你的前额上面，它会将在你面前的image拍成低相素的照片，然后你再运行a wire to 一系列的电极(置于舌头上面)，这样每个像素都映射到舌头上面相应的位置（可能高电压代表dark pixel,低电压代表bright pixel），如果我们现在使用这个系统的话，我们可以用舌头学会see.
第二个例子是关于人的声纳的，有两种方式，你可以使用打响指或者用舌头打出响声。实际上如今盲人在学校里面训练这些，学会从周围环境中折射回来的声音的模式来理解周围的环境(这就是sonar)。在Yutube上面有一个真实的例子，一个小男孩，因为生病的原因将眼球摘除了，但是通过打响指，他能到处走动，他能够玩滑板，能够投篮。
第三个例子是关于触觉带的，将这个带了戴在腰上，它会发出嗡嗡的声音通常是在最北的地方发出buzzing，这样可以给人一种类似于鸟儿知道哪儿是北边的方向感。
第四个例子非常奇特，如果你plug in 第三只眼睛到青蛙的身上，则那个青蛙会学会如何使用第三只眼睛。
如果扩展开来，如果我们plug in almost any sensor to the brain,那么脑的学习算法会学会如何使用这些数据。如果我们能学会大脑的学习算法是怎么回事，然后在电脑上近似地实现它，这样我们一直都期望的事情，在AI（人工智能）的方向上前进了真正的一步，是我们希望能构建一个真正的智能机器的梦想。