主题：【原创】围绕脑科学而发生的若干玄想 -- 鸿乾
俺第一次失恋以后的确成绩突飞猛进 不过第二次就直接对学习失去了兴趣 不过老兄说生活模式固化所带来的思维定势有道理 很多时候的确像老兄说的那样 换个环境 换个时间 看以前的东西会变得简单 不过这大概就温故而知新 未必仅仅是因为环境变了 更有可能是阅历增加的缘故吧
其实没那么复杂。
1大脑就是一部机器。
2初始化的时候设定的值是不同的。
3机器的初始功能由基因决定，基因的差异决定个体的初始差异。
4机器随时与外界互动，学习策略，保证自身生存和利益最大化。
5基因不仅带来能力差异，还带来个体偏好，比如个性，爱好。
6机器有预制的程序，较少受高级程序制约。马斯洛的理论比较好的阐明了这个机制的存在。
7机器在与外界的互动中可以采取策略，然后承担后果，通过后果调整自己的策略。
8类似的状况采用类似的做法，这个就是经验。
ok！这样我们就可以开始模拟人脑了。
1需要一部计算机
2赋予能力计算，感知能力。设定基本策略--自身生存，繁衍和利益最大化。
3设定偏好。比如喜欢的颜色，风险厌恶程度。
4这个是比较困难的地方。因为计算机没有感觉器官，无法对策略的结果做出合理判断，从而影响了学习。机器对于自然语言的理解水平也很低，这个是很大的瓶颈。不过这个是可以突破的。因为语言无非是传递信息和表达感情。对信息的解读已经很有突破，比如IBM参加的智力竞赛。感情可以理解为不同的偏好。比如愤怒可以解读为威胁自身利益。
5选择策略时候设置不同权重。爱好可以理解为一种权重。比如偏好糖分多的食品增加愉快度。愉快程度高被视为好。这里的问题在于传感器。人的各种感觉会关联到情绪，然后反应到大脑，成为下一次决策的基础。但是计算机无法获取这些感觉，大大限制了人工智能的进步。
6预制基本策略。这个不是大问题。
7数据库检索和智能匹配。
人工智能其实不是大问题，无非如何来模拟人类思维方式的问题。合理的设定判断逻辑，权重就解决了一半问题。语言，感情识别方面的突破将带来更大的进步。这个需要更强大的计算和存储能力和更好的传感器。
从我个人来看，人工智能没有什么无法突破的瓶颈。
和任何权威组织一样，人盯的不是作对的地方，而是作错的地方。学习系统是不可能避免规则自相矛盾的，权重优化等级而已。 问题是每个人的权重标准都不一样。人工智能再优化也不可能超出人类整体的统计意义上的认识。平衡一个小球，机器很容易作到。 一堆黑白球里找出白球来也容易。能从一群混堆的黑白球里联想出馄饨理论出来的人工智能，绝大多数时间输出的恐怕都是人类不能理解的“垃圾“
人工智能只是达到个体的人的智能程度，你说的是人类的集体智慧。人类的智慧程度是几十亿人几千年来的积累和总结，这个不是人工智能的目标，至少不是近期的目标。
饭都是一口一口吃的。目前的硬件水平不足以支撑计算机模拟单个的人的智力水平，更不要说人类整体了。
但是硬件的发展速度是很快的，10年以后的机器会是什么样子呢？50年以后呢？
混沌状态下求最优解，这个不是什么难事，理论上计算机是可以做出最佳的。目前需要的是对自然语言的认知和对感觉的处理。
其实对世界上的事情不同的看法和做法都是一直存在的，所以设定不同偏好的计算机所得出的结论不同是很自然的事情。人类智慧无非是通过不同个体实践经验的总和。
所以，在将来，我们可以成功的用计算机模拟不同思维模式的人类个体的时候，计算机之间也是可以交流实践经验的，这样就形成了计算机的集体智慧。
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。
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？
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。
能详细说说逻辑吗
突触的连接决定大多数.
一大堆大脑退性性疾病都来了.
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.
我与饶毅在波士顿同期做博后。
，并无尽头。。。除非人类如恐龙类般地灭绝也，则人之思就戛然而止了，但是，蟑螂们还活着，焉知蟑螂不思考？。。。不过无法与人与鸟们交流而已。
兄的玄想，根本就不玄，还要多想，说来听听，让官科们听听笑1笑，再让民科们听听好好玩。。。不必自塞言路与思路，占戈占戈克克克克地说话并不爽，同时，也要相信成年人的判断力，哈哈。
按基因学的原理，现代人与万千年的先祖血脉相连，祖先所亲历的远古时空，不可能再现，但是，每 1 代人类的遭遇，都会诉诸于基因的改变，每 1 代基因都在沉淀，都在随宇宙自然天地之变在改变。。。所以，才能成就现在的人们与每个自我，与你，我，他 / 她，她 / 他们。。。
以我愚见，人类知识或信息之传承：1诉诸于口耳相传，2诉诸于文字，而文字必诉诸于载体。3关于知识，“鸡狗”多定义，其说也不1。以愚所见，所有的人类可拥有的生存本能，技能或信息，无论先后天，皆可视为知识，因此，人之生，就已经拥有很多知识，人之初的知识，原于祖传的基因，基因，也是知识与信息的载体。。。信息的载体，金石草木为材质，也以血肉骨髓为材质，更可被现代人类诉诸于电与磁，诉诸于大分子的化学物质。。。
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。