人工神經網絡從哪兩個方面模擬大腦如下：
類腦智能又稱為類腦計算，上世紀80年代末，美國科學家Carver Mead首次提出類腦計算的概念。類腦智能這壹想法擺脫了傳統的計算模式，模仿人類神經系統的工作原理，渴求開發出快速、可靠、低耗的運算技術。類腦智能是人工智能的終極目標，但研究類腦智能不可能復制人的大腦。
類腦智能是以計算建模為手段，受腦神經機制和認知行為機制啟發，並通過軟硬件協同實現的機器智能。類腦智能系統在信息處理機制上類腦，認知行為和智能水平上類人，其目標是使機器以類腦的方式實現各種人類具有的認知能力及其協同機制，最終達到或超越人類智能水平。
類腦人工智能主要包括以下幾個方面的內容：
1、神經元模型：類腦人工智能采用的神經元模型與生物神經元相似，具有興奮性和抑制性，可以產生類似於人腦的動態行為。
2、突觸模型：類腦人工智能中的突觸模型可以模擬突觸的傳遞過程，產生類似於突觸前後神經元之間的信息交流。
3、神經網絡：類腦人工智能中的神經網絡由大量的神經元和突觸相互連接而成，通過模擬神經網絡的學習和記憶能力，實現對人工智能的模擬和仿真。
4、計算模型：類腦人工智能中的計算模型具有高度的並行性和自適應性，可以處理大規模的數據和任務。
總之，類腦人工智能是壹種模擬人腦的信息處理方式的人工智能技術，具有廣泛的應用前景，如智能控制、圖像識別、自然語言處理等領域。