神经网络和人工智能是现代科技领域中两个非常重要的概念，它们之间存在着紧密的联系，但也存在一些核心区别。
首先，神经网络是一种模拟人脑神经元工作原理的计算模型，它由大量相互连接的人工神经元组成。这些神经元通过接收、整合并传递信息来实现复杂的计算任务。神经网络的学习过程是通过反向传播算法（backpropagation algorithm）实现的，即通过调整神经元之间的权重来优化网络的性能。这种学习方式使得神经网络能够从大量的训练数据中自动提取特征，从而实现对复杂问题的处理。
相比之下，人工智能是一个更广泛的概念，它包括了机器学习、深度学习、自然语言处理等多个子领域。人工智能的核心目标是让计算机系统具备类似人类的认知能力，能够理解、推理、学习和解决问题。人工智能的发展依赖于大量的数据和算法，以及强大的计算资源。
在核心区别方面，神经网络和人工智能的主要区别在于它们的应用范围和功能。神经网络主要用于处理需要模式识别和决策的任务，例如图像识别、语音识别、自然语言处理等。而人工智能则更多地应用于解决更复杂的问题，如自动驾驶、医疗诊断、金融预测等。此外，神经网络通常需要大量的数据进行训练，而人工智能则可以通过监督学习、无监督学习等方式进行自我学习和优化。
尽管神经网络和人工智能之间存在一些核心区别，但它们之间也有着密切的联系。随着深度学习技术的发展，越来越多的人工智能任务已经可以由神经网络来完成。同时，神经网络也可以作为人工智能系统的组成部分，例如用于图像识别任务的卷积神经网络（CNN）就是一种特殊的神经网络结构。因此，神经网络和人工智能之间的关系越来越密切，它们共同推动了科学技术的进步和发展。
