人工神经网络是对以下哪种系统的模拟？A. 计算机系统B. 生物神经系统C. 量子计算系统D. 分布式系统

本题考查人工神经网络的基本概念及其核心设计理念。解题的关键在于理解人工神经网络是模拟生物神经系统的结构和功能，而非其他类型的系统。需要区分生物神经系统与计算机系统、量子计算系统等的本质差异，抓住神经网络并行计算、非线性处理等核心特点。

人工神经网络（Artificial Neural Network, ANN）是人工智能领域的重要模型，其设计灵感直接来源于生物神经系统的结构和信息处理机制。具体分析如下：

1. 生物神经系统的模拟
   生物神经系统由大量神经元通过突触连接形成网络，通过并行计算和非线性激活函数处理信息。人工神经网络通过人工神经元（节点）和权重连接模拟这一过程，例如感知机、卷积神经网络等结构均体现了对生物神经网络的抽象。

2. 排除其他选项

   • A. 计算机系统：传统计算机基于冯·诺依曼架构（串行计算），而神经网络强调并行处理，两者设计理念不同。
   • C. 量子计算系统：量子计算依赖量子叠加和纠缠，与神经网络的模拟机制无关。
   • D. 分布式系统：分布式系统关注资源协调与通信，而非信息处理的生物启发性。