主题：【原创】围绕脑科学而发生的若干玄想 -- 鸿乾
家园 人是基于一个物种存在的 即使个体因为生理极限而无法进一步提高思考能力，但是因为有语言和文字，所以人类作为一个整体是可以不断提高思维能力的。
1.人类可以通过分工协作获得并联思考的能力。通过文字交流，这种能力甚至是跨越时空的。
2.人类可以拓展外设，比如纸张，比如计算机，比如各种超越人类感官的sensor。新的输入会刺激新的思考。
3.人类可以提升与外设的交互能力，比如编写目录，比如google。
4.人类可以提高算法，比如运用现成的科学定律。
5.人类甚至可以通过增加人口，从而获得某种概率上的优势。
家园 最后一项存疑 人多就会把消灭对方或者exploit对方做为优先，即情商制胜论，劳心者治人等。实际上人的大脑有很大一部分做工是消耗在与其他个体以及群体中如何竞争协作上的，只有极少部分呆头呆脑的生活在自己的抽象世界中的人在充分开发自己大脑的潜力而把人类文明向前推进，绝大部分人类从出生到死亡不过是生活在五百年出一个的红太阳白太阳设计好的框框中，为生物学意义上的物种进化做着缓慢的努力。这种努力在千万年的视角下才有意义，而在现在这个时间段内，等于是在做着与自然界光合作用同样的事。
昨天读到一篇文章，读读解闷吧 Capitalism is Dead. Long Live Transhumanism.
家园 人脑发育成长应该看成是计算模块的建立吧？ 因为毕竟人大脑的神经元数量也是有上限的每个神经元是不是可以看成一个CPU？如果这些神经元的组合形成多核CPU进行并行运算，效率可不可以提高？如果正确思维方式就是高效的操作系统，同样数量的神经元可不可以发挥更大的功效？
用象形文字或拼音文字进行思维，在同等数量的神经元的条件下，那种思维效率高？
古代人的大脑同现代人大脑没有差别，但是现代人明显比古代人聪明能干---我们不过升级了我们的大脑操作软件而已，大脑硬件没有多大变化。
人生的失败经验应该看成建立未来计算运行时的边界条件。
如果这个计算模块的组合是灵活，纠错，和高效的，那么未来的计算输出能力只能同输入的信息有关，所以有见多识广的典故。当然营养也有关系---我们每天消耗的卡路里有一半是大脑消费的。
在信息输入时，如何消除噪声也是一个要考虑的因素：Garbage in， Garbage out。
牛顿看到苹果下落和瓦特看到壶盖跳动就是信息输入的故事。
历史上第一个发明轮子的人，以及后来人类历史上的科学家，都是很偶然的现象偶然的发现是不是基于信号重复出现（或偶然出现造成反差）后在达到计数阈值时触发了一个输出信号而进入下一级的运算---如同苹果掉在牛顿头上或瓦特看到水壶盖的跳动给予他们的灵感？
人成年后学东西越来越困难，改变对事物的看法也越来越不容易什么是学东西？不就是学习嘛？
什么是学习？抄袭算不算学习？
学习就是：“能在过去的基础上改变自己的行为模式，完成反馈的特定目的，使个体（或系统）行为模式能更加有效地对付其未来环境。”
从这个意义上看，生物进化就是一种学习，文字进化也是一种学习，一个不能改变习惯（过去的基础）的个体或系统，就是僵化的不能进行学习的个体（或系统）。
创新就是一种学习。
家园 学习与创新 关于大脑容量的问题，应该除了总的神经元数量与相对应的链接数量外，有个信息路径的优化问题。从生物与物理角度讲，前者无疑是有个上限，但是对这个上限的未知，我想除了有其数量的庞大与计算上（比如链接与知识的储存关系仍然没有完全理解）的困难外，很大程度上应该是其路径优化与知识之间的关系的未知。
从经验上看，人对抽象知识的学习能力似乎没有上限，现代人与古代人的区别主要在于此。而人的基本生物本能，这些经历过千万年进化的基本技能基本上没有太多的学习容量，我们常说的体育靠天才就是这个意思。
已知的是人脑对重复信息输入的加强，这个广义上的“输入”也包括人脑自身回想对信息的再处理加工，所以一个人对某些知识的了解的越多越深入，加入自己东西的可能性就越多。另外，同样的外界信息输入，在每个人大脑中储存想当然也不尽相同，因为语言文字不过是信息的载体，即使是图像实物，每个人的接受也不会相同，何况一个人的知识通过这些载体传达到另一个的大脑中，因此这个“Garbage"是存在很大的定义空间的。
如果用计算机来比喻的话，脑神经显然不是CPU，也许逻辑门还类似。但是与计算机的主要区别，至少Von Neumann计算机的区别是，大脑的智力产生是靠的神经元之间的链接，信号的传递是大规模并行处理的，不但我们所谓的记忆是存在与这些信号传递的路径中，甚至我们造出计算机的逻辑也不过是存在于某种抽象层次上的链接方式上。
显然这个路径的优化是有着去除噪音，加快反应的益处的。但同时也可能丧失刺激触发对其他知识的连锁反应的可能。我们所谓的"jump the gun", 就是一种优化太简单过于轻易下结论的现象，有时这样的回路过于固化以至于人失去了学习的欲望与能力，不能有效处理新的知识，比如人们常说的思维僵化等，但是这是大脑优化的自然伴随结果，因为优化是大脑应付知识吸收的必然过程，只有不断的归纳分门别类才能不断接受新知识，容纳储存更多的信息。
创新现在是人工智能的死穴，当然也可能是因为人工智能的总能力还没有达到一定高度所致，也许随着智能的提高，概括总结能力自然就随之而来了创新，这个现在还没有结论。但是明显的，与学习有着不同的行为模式。学习的过程是个吸收储存并形成固定的输出模式的过程，这里有低级的技能，也有复杂的技能，但总是在大脑中形成一个相对固定的信号传递模型，从而对未来的信号输入可以产生“靠谱”的预测。比如看过一个例子是眼睛失明的人，在实验中通过在舌头味蕾上接触电极通过视频，训练大脑的味觉区域达到“看”的目的，获得了一定程度的成功。
而创新的过程，在于人的计划能力，目的设置能力（虽然这些能力也可以通过学习获得）上的一个重要组成部分，简单说就是问题的解决能力。自然这里面很重要的一个部分是利用学习到的知识，但是创新的主要区别在于主动的去构建自己的知识模型。当然这里面的边界也很广泛，考试答题也一定程度上经过这个“改变自己的行为模式”才能举一反三，来对付那些测试灵活运用知识的考试。但是，我们常说的创新，自然是在更复杂更广泛意义上的，但基本道理仍然是人类解决问题的过程相同的，虽然是人类学习适应环境生存的学习过程的一部分，或者也可以称为最高级的学习方式，但其本质上与常说的学习含义不是一回事。
家园 单个神经元很复杂,不能用一个cpu来类比 单个神经元很复杂,不能用一个cpu来类比.神经元的连接方式和功能方式也不是多核cpu来类比的.
比如大脑皮层,中脑, 小脑..自主都是有自己的功能的， 但是执行一个具体的功能,又都是多个功能区域协同的.
楼主真要对神经有兴趣, 那就从基础读起. 基本的细胞生物学,分子生物学, 生物化学,遗传学四大基主干课程.这四本是基础. 然后读发育生物学, 神经生物学, 这算是中级.然后在升级去读更多的自己有兴趣神经领域的专著.
对民科可以推荐三本基础的科普吧.<生命是什么> <DNA双螺旋><创世纪的第八天> <追寻记忆的痕迹>. 大家了解点这个领域的基本概念再讨论吧, 或许有更多的收获.
家园 有时间去学生物当然很好 但是我猜楼主的主要兴趣应该不在大脑的生理构造上，包括我自己在内对大脑的生理构造与脑神经的兴趣，主要是受近期人工智能的发展上对脑神经科学的积累所展示的启发作用的影响。从这个目的出发，重要的是了解大脑的一些生理结构甚至其运作原理，当然这本身仍然是在探索中。如果是脑神经科学本行的话，当然这个基础就更好，这是不言而喻的，甚至可以说未来人工智能是不是仍然要在生物的基础上实现，现在也没人能下结论。
但是从眼下看，人们的主要做法仍然莱特兄弟发明飞机那一套，就是从观察鸟类飞行而了解飞行的物理原理，并不是通过复制鸟来达到飞行的目的，而是人类造出能过满足其工作原理的其他机械手段来实现。不过，现在这一套做法也没有成功，所以我们看到的就是从复制鸟，到研究鸟的细胞级，分子级工作原理，或者如莱特兄弟那样的用数学手段另造的充满的未知的各式各样的探索。
这里有一点我们不应忘记，人类的知识尤其科学上的进展，在很大程度上是靠不同领域之间的互相启发交相印证的，生物学家，脑神经科学家的前沿领域与发现，通过广泛的交流与总结，对于智能开发上的所谓的brain reverse engineering是个不可缺少的部分，但远远不是全部，每个人的一生时间都是有限的，因此多学科，多大脑的联系才是获取知识与探索未知的最重要手段。比如脑神经科学家又叫connectionist，这里面意思不言而喻。
家园 你还是不要对我开书单了，我是学生物的，有Ph.D.学位 我与饶毅在波士顿同期做博后。
家园 没有看明白你讲的啥 . 能详细说说逻辑吗
家园 至少在经验积累方面时间是很关键的因素 假定思维方式和智力的固化10岁之前能够完全确定，至少经验和阅历的积累还是与时间正相关的。
当然如果前提是脑容量决定一切，10岁之前大脑停止发育，那就问题比较大，得首先解决大脑停止发育的问题。
家园 脑容量不决定一切. 突触的连接决定大多数.
家园 这个应该没这么悲观 据说失恋后学习能力会突飞猛进，中国古代也有吴下阿蒙的例子。与其说学习能力固化，不如说是生活模式固化所带来的思维定势在起作用。
如果河里人如果有兴趣，可以试试沉下心来去看看以前的试卷，不考虑记忆部分，我想觉得变简单的不会是少数。
这一点也可以从大量两弹参与者那里得到验证（我想他们中很多的资质都不及河里平均水平）。从这也可以推导出喜欢折腾的人肯定比喜欢稳定的人能力要强，商业确实在制造人才方面还是有特殊贡献的。
PS:手机打字真TM累啊。