主题：【原创】围绕脑科学而发生的若干玄想 -- 鸿乾
《纽约客》：讲述光遗传学之父探秘大脑的传奇故事
非常有意思的文章。我特别感兴趣的是，某一个神经元可以完全控制某一种行为，或者某一种认知，某一种行动，等等。虽然没有看见很多评论，但是，这是有非常重大的科学含义的。那就是说，脑里面，其实不是统计规律在起作用，而是决定性规律在起作用。因此，现在的那些统计模式的研究，需要考虑这个问题，那些统计模式是在什么意义下才能成为脑里面的决定性规律的渐进或逼近？
我朋友中做脑神经研究的不少，还没听说这个事，没有你这个介绍就太孤陋寡闻了。
不过你是怎么读出人脑是决定性规律这个结论的？文中也没有提到单个神经元这个事，而是说固定的部位，精细到大脑某些神经元，光纤再细影响到的神经元也不会是单个吧。
这是一直的朦胧想法。最近的一些事情，使得我把这个想法清晰起来了。
先看我的这个帖子：推荐：河里的旧帖，逻辑人生--王浩小传链接出处
还有这个讨论的帖子：我的看法，如果真心想对技术发展史有真切的了解，飞机发展史 链接出处
还有这个一年前的帖子：玄想10：人是机器的认识之路和机器人的发展之路 链接出处
还有其他的若干事情。在过程中，我想到了，其实机器的认识论，动物的认识论，人类的个体的认识论，人类群体的认识论，恐怕都有一个同构的结构，或者说同构的内核，这个内核是真正起作用的，是使得认识可以前进的东西。我们说的技术进步，其实也就是人类群体的认识发展了，因此也是在这个框架内部的事情。
那么究竟什么是这个内核呢？我不知道。我知道了的话，那就太好了。不过，我找到一些哲学引言，我猜想，大概内核就在这些引言的附近。
If you want to know the taste of a pear, you must change the pear by eating it yourself. ...... All genuine knowledge originates in direct experience.
---- Mao Zedong
But, though all our knowledge begins with experience, it by no means follows that all arises out of experience.
----Immanuel Kant
Our problem, ...... is to explain how the transition is made from a lower level of knowledge to a level that is judged to be higher.
----Jean Piaget
就是说，哲学思考已经把这些考虑在里面了。但是，那是模模糊糊的认识，不是很清晰，很有操作性的认识。如果我们能够把这些模模糊糊的认识，推进前一步，就可能产生新的，可具操作性的，就有可能使得我们前进一大步。那就是说，任何体系，无论是机器，动物，个人，或者社会群体，如果要能够提高自己对自己的外部世界的认知能力，都需要经过这样的具体操作来实现。
总之，这是很有趣的事情和想法，写下来，放在这里。
本帖一共被 2 帖 引用 (帖内工具实现)
就是从实践中得到的感性认识在量变的情况下，进入到论理。就是从感性认识上升到理性认识，但没有说明如何从大量的感性认识中抽象出真理。
单个个体的本能意识，表现在群体上却存在一种智能。本能是智能的最小单位。而智能除了本能的规则化，应该还包括一类的容错能力，甚至是造错能力。而这种造错和容错机制是创造性的基础吧。
谢谢那个“禽兽不如负心汉”的笑话帖子，里面的链接给出了一个更有趣的链接：
别担心了，猴子们压根不想进化成人
里面的那个一默猴子，就是非常典型，也非常有趣的动物认识论的例子。里面还有好多例子，都是如此。
IBM Tests Mobile Computing Pioneer’s Controversial Brain Algorithms 外链出处
其中提到，IBM建立了一个100人的队伍来做这个事情。那是非常可观的。
A rat brain has been partially reconstructed in a computer
才出来，还没有看见分析。但是估计不会马上直接产生明显的后果。
我们在西西河上谈这个话题超过3年了。当初我们谈时，对现在的发展情况，多少有些预期，但是对具体的情况就不知道了，特别是国内的情况。现在3年后，发现国内对脑科学，以及用脑科学的素材来驱动的类脑计算，有了非常巨大的兴趣。看几个链接：
上海启动脑科学研究项目 推进"中国脑计划"外链出处
【北京市脑科学研究专项启动】黄铁军教授介绍脑认知与类脑计算重点任务外链出处
世界脑计划研究报告暨互联网大脑计划建议外链出处
大家看了这些资料后，自己决定看法。我的看法是，的确国内的某些高层（不是全部）感到了这个事情的急迫性，有了相当的资源投入到这个领域。当初我们在河里谈这个话题时，多半是自己的兴趣，感到这是很有价值的方向，仅此而已。当然也很高兴事情的发展证实了我们的萌芽和幼稚的想法还是有道理的。这就很令人高兴了。
这里要说明一点，第三个资料是某人写的策论。我个人认为这种策论，是有害的。有什么必要把未知的事情说得那么明确和确定？这就远离了实事求是的科学态度。当然，其中的很多观点也是很有价值的。从获取经费的角度看，这样做有的时候也是不好避免的。但是这样讲和写的问题很多。
不管怎样，非常高兴当初我们的弱小话题，有可能对未来的大趋势大方向有所预测，有所讨论，这就是论坛的价值所在了。
这是回顾。至于展望，对这个大投资大人力的事情，我们在西西河也不能做什么。但是还是说两句：
其一，目前还没有达成科学的突破。例如，的确IBM做出了TrueNorth芯片（我估计是一种特殊FPGA），但是，其中的规律并没有真正摸清。是没有办法真正作应用的。在这样的情况下，大投入到完全未知的领域，产出就有太多未知因素。
其二，大投入应该投入到组建一个特别有战斗力的科研队伍上，而且要组建可以有良好反馈的科研队伍。科研队伍也可能是很能吃钱（包括获奖），但是没有实在产出。
最后，推荐大家看这个视频：外链出处
在这个话题中，我大概发言最多。但是，我想，我也是获益最多的人。希望更多的河友来参与讨论。
王浩印象外链出处 里面有很多有趣的故事。
这是无意中在网上看到了的。看来科学网还有些内容，但是和西西河同样的弱点，没有好的查询工具。
再次推荐河里的旧文，【原创征文】逻辑人生--王浩小传 [ 泰让 ] 链接出处
这两天很多热闹评论，评论量子力学和哥德尔定理的关系。如果要追究下去，王浩晚年的那些关于哥德尔的书就相当重要了。
借用文章里面的话，学写两句俏皮话：
To be or not to be?
Sure to be, a value of a variable,
value, could be instance of artificial intelligence,
while variable, higher above all.
科学杂志文章：通过概率程序归纳法的人类水平的概念学习
Human-level concept learning through probabilistic program induction外链出处
前几天说到的那个视频，讲到要总结和集中5种机器学习的路线。这里就出来了一个重要成果。但是这个文章基本上是在很高层次上面的，就是说停留在概念和逻辑层次上，没有深入下到更低层的地方。如果能够深入下去，到脑（或者说类脑）组织的层次，可能就更有力。