人工神经网络（Artificial Neural Networks，简称ANN）和人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）是两个不同的概念，它们在概念、目标和应用等方面存在一些差异。
1. 定义上的差异：
人工神经网络是一种模拟人脑神经元结构和功能的计算模型，由大量的神经元（或称节点）通过连接组成。每个神经元可以接收输入信号，进行加权求和，然后产生输出信号。神经网络的训练过程是通过调整神经元之间的连接权重来实现的。而人工智能是指由人制造出来的系统能够执行通常需要人类智能才能完成的复杂任务，如学习、理解、推理、规划等。人工智能的目标是使机器能够像人一样思考、学习和解决问题。
2. 应用领域的差异：
人工神经网络主要应用于模式识别、图像处理、语音识别、自然语言处理等领域。例如，卷积神经网络（Convolutional Neural Network，简称CNN）被广泛应用于图像识别和分类任务。而人工智能则涵盖了更广泛的领域，包括机器学习、深度学习、强化学习、自然语言处理、计算机视觉、机器人技术等。人工智能的应用范围非常广泛，涵盖了医疗、金融、交通、教育、娱乐等多个行业。
3. 训练方式的差异：
人工神经网络的训练过程通常需要大量的数据和计算资源。训练算法会根据输入数据和期望输出之间的关系，调整神经元之间的连接权重，从而使得网络能够对新的输入数据进行准确预测。而人工智能的训练过程则更加复杂，它不仅需要大量的数据和计算资源，还需要对数据进行预处理、特征提取、模型选择等步骤。此外，人工智能的训练过程还涉及到优化算法、梯度下降法、贝叶斯推断等技术。
4. 性能评估的差异：
人工神经网络的性能评估通常使用准确率、召回率、F1分数等指标来衡量。这些指标反映了网络在特定任务上的性能表现。而人工智能的性能评估则更加复杂，需要考虑多个指标，如精确度、召回率、F1分数、ROC曲线、AUC值等。此外，人工智能的性能评估还涉及到模型泛化能力、鲁棒性、可解释性等方面的评价。
5. 发展历史的差异：
人工神经网络的发展始于20世纪中叶，经历了多次变革和改进。早期的神经网络模型结构简单，只能处理线性可分问题。随着反向传播算法的出现，神经网络开始应用于图像识别等领域。近年来，深度学习技术的兴起使得神经网络在语音识别、自然语言处理等领域取得了巨大突破。而人工智能的发展则更为迅速，从最初的专家系统到后来的机器学习、深度学习，再到现在的强化学习和量子计算，人工智能的发展速度越来越快，应用领域也越来越广泛。
总之，人工神经网络和人工智能虽然都是模仿人类智能的技术，但它们在定义、应用领域、训练方式、性能评估以及发展历史等方面都存在一些差异。这些差异使得人工神经网络和人工智能在实际应用中各有优势和局限性。
