在此篇文章中，我将从人工智能研究人员的角度出发，探讨人工智能及神经网络的发展及其应用价值。具体来说，文章会从技术原理、算法表现以及实际应用等方面进行深度解析。

1.技术原理：

我们将为您简要介绍AI与神经网络的基础知识，例如机器学习以及深度学习中的架构及其反向传播算法等等。

2.算法性能：

在这里，我们将从准确性、效率以及大数据处理等多个角度，对人工智能与神经网络的运行效果进行详尽的比较分析。

3.应用领域：

我们会探索人工智能如何应用于各个行业，例如医疗、金融、交通等等；也有待进一步评估其实际成效。

4.数据需求：

介绍下AI与神经网络对数据的需求及其质量要求吧？并讨论一下它们在处理数据方面的区别在哪儿呢？

5.训练成本：

我们来简单对比一下人工智能和神经网络在训练过程中的投入成本吧，即包括了所需的硬件设备，花费在上面的时间，以及招聘和培训相关人才花费的资源等等。

6.可解释性：

我们来谈下人工智能与神经网络在决策过程中可能遇到的可解释性问题，并对它们决定的透明度以及可靠性进行分析。

7.鲁棒性：

我们将探讨如何评估人工智能与神经网络在噪音及干扰环境下的稳健性和可靠性，注重其稳定性的解析。

8.法律与伦理问题：

探讨AI与神经网络在隐私保护及道德伦理方面面临哪些难题，同时审视其相应的法律规定。

9.发展前景：

展望AI及神经网络的未来，探讨其对社会以及经济的影响及其所面临的挑战。

10.应用案例：

以下是几种常见的AI与神经网络技术应用实例，包括自动驾驶、语音识别以及图像处理等。让我们来谈一谈这些例子的实际效果如何？

深入比较分析人工智能及神经网络在核心理论，运算能力，应用状况等各层面的特点以及各自的优势，有助于全面掌握和把握它们的走向，为未来的学术和实践成果提供指导。当然，我们还需关注这两者在相关法规、道德伦理等方面可能带来的挑战，努力让人工智能与神经网络更好地服务于人类社会，实现良性发展。