主题：【原创】围绕脑科学而发生的若干玄想 -- 鸿乾

智力上的outsourcing通过体外芯片的链接（这个现在已经有许多的了，包括远程通过互联网用心意直接控制机械手臂拿起水杯youtube上都有），把大部分的智力活动，记忆信息，都外包给云处理，这一点我们现在实际上已经通过手机等在做的事，比如从手机上查找信息等，但是通过直接与云的脑际联网，这个在使用上到速度上都可以直接取代很大一部分人类历史上绝大部分时期的智力活动。

这样的话，谁拥有更多的计算资源与技术领先，谁的智力优势就很大，同时教育的重要性也要降低，因为人的主要智力活动都集中的高层的抽象上，而不同于我们现在这样从小开始学习低级的智力活动，人一般随着生活经验与阅历到几十岁以后才开始对高层的抽象问题有了实质性的理解（相对于从小背诵论语，易经，黑格尔等），那时人可以直接进入这个阶段而通过云的计算能力与信息储存来达到现代人通过几十年才能学到的经验与知识，而且还是最好的（相对与在矿井中挖了几十年的媒那样的人生）条件与机会下才能得到的。就如你所说的，人人都有了成为二十一世纪之前NB奖级人才的可能性。但是不是人人都要想成为这样的人才呢？

如果在人工智能已经超出人脑智力能力的时候，这样的联网也许都没有必要了，从社会管理，到科学研发，到艺术创作，都可以有机器去做，那么人去做什么呢？

人类的生物大脑的另一个特点是丰富的感情，感官体验，这些虽然在人工智能的讨论中经常出现，比如有关consciousness的争论，但从机器的工具角度看，这个显然不是机器的最大兴趣所在，也许保管艺术创作的机器需要有这样的能力，但是机器的智力首先是在逻辑思考能力上发展并持续自我进化（机器自我开发更先进的机器）。

于是人的这个天赋的感官能力就可以在有条件的情况下，比如工作，劳动都是机器在做的时代，去充分的使用，目前类似的这种体验无非就是文艺，影像，酒精，爱情，性爱，毒品几种，以后也许有更直接对人伤害更小的技术开发出来，可以持续的享受幸福感手不必遭受严重的后果。

当然这个是很久远以后的事，我们都是看不到的，但是可以完全想象得到。

"we tried to draw an analogy of neurons with electrons and

photons".

http://arxiv.org/ftp/arxiv/papers/0907/0907.1394.pdf

google translation:

摘要：在本文中，我們首先給出一個直觀的定義，為實現我們的“意識”。接下來，

從這個直觀的定義，我們得到了量子意識（量子物理定義

意識的參數或QCP）。 QCP是基本的意識在量子粒子，

這是在本質上的最基本粒子。因此，，QCP可以解釋感知並nonperceptible

的物理性質和一些現有的假設。我們概念化水平的人力

意識是最複雜的，具有最高的分形維數為4.85，在腦電圖

其他研究小組的實驗。另一方面，其他物種具有較小的意識

的水平，這可以由較小的分形維數反映。我們還探討了生物信息學的

從基因組的觀點，在這裡我們試圖打個比喻的神經元與電子和意識

光子。最後，我們改進的量子力學方面的QCP，大家都知道，在愛因斯坦的特殊

相對論，愛因斯坦的假設“光速的一致性，不論

幀的參考（慣性或非慣性幀）“。在我們的理論啟示QCP，可直接

適用於證明這一假設得到驗證。因此，假設可以作為一個法律框架。

Table 1: Shows the data from electroencephalographs of different species including human

SPECIES FRACTAL DIMENSION

Human 4.85

Dog 4.63

Butterfly 3.71

Catfish 2.50

Crayfish 1.65

Earthworm 0

Thus

1.

there is a ton of "research" in this area, or "speculations", for example, in lab, "X线，γ,高能电子束等放射线照射brain cells", is that feasible without killing those brain cells, and therefore your 照射 of brain cells getting no data out of it?

2.

still,"热辐射中包含着一个物体的全息信息" could be a big deal, if someone can figure this out, even with a very rough approximation model, then for those with QH

4"bio":自然光場=非马尔可夫热库, amazing1

http://www.ccthere.com/alist/3830274",

"社會光場信息場=非马尔可夫热库", for those with qh edge;

and for everybody else without qh edge:

"社會光場信息場=马尔可夫热库"=the more you interact with "社會光場信息場=马尔可夫热库", the more likely your brain will get "over-heated",confused,and "damaged", ....

the long expected, some kind of "精神原子彈"?

---------------

“李淼

2010年1月24日 23:25:17

多云转晴：

因为量子力学在热力学中不重要，至少在这个推导中不重要。 ”

在这个推导中重不重要我还不清楚，但热力学给我的感觉是过于强调随机性、无规无序性，而忽视热运动中信息传递和各组成部分之间的相干性。近年来Quantum Hologram（QH）的发展认识到了热辐射中包含着一个物体的全息信息。QH与从黑洞热力学中发展出来的全息原理不是一回事，尽管两者肯定是有深层联系的。QH研究的基本现象是宏观物体发射/吸收能量这样的基本过程（也是量子力学诞生时的一个接生婆），用到的数学工具是标准量子力学的Heisenberg群和全息照相原理，但得到的结论却不同寻常–所有宏观物体在发射/吸收能量这样的基本过程中都在发射出的能量子的相位关系中携带了此宏观物体的事件历史的信息，这个理论是一个叫Walter Schempp的德国人在研究MRI成像过程中提出的。这是我在网上搜到的（应该就是）这个人写的关于QH的初始论文：http://www.ima.umn.edu/preprints/Aug91Series/860s.pdf

论文较长而且有许多对MRI成像技术发面的内容，我还没读完。

还有大力提倡QH的一个叫做Edgar Mitchell的人的网站，里面有更多对QH的文字介绍：http://www.quantrek.com/index.htm

QH是量子力学在宏观尺度上的普遍的直接的表现，普遍存在于热辐射这样的基本现象中，其重要性是不言而喻的。如果热辐射都包含着辐射体的事件历史信息是普遍的，那么黑洞蒸发过程也没有理由例外，那么黑洞蒸发过程中的information paradox也就不是个paradox了，信息存储于热辐射中。黑洞热力学已经表现出了热、引力、量子力学的不可分割性，这些观念都指向了对真空的理解。因此，热力学在根本上是与量子力学联系在一起的，热力学中的“无规”、“随机”这样的观念需要修正，甚至统计规律、量子力学中出现的概率性本身也许都会有个更基本的解释。

回复

新型超高分辨率顯微鏡可觀察活腦細胞 2012年02月08日 14:20:34

來源： 科技日報 新華微博 【字號：大 中 小】【打印】【糾錯】

　　科學家們一直希望能夠更清楚地看到大腦是如何工作的。以前研究人員只能在電子顯微鏡下擺弄死亡的腦細胞，而從來沒有用高分辨率顯微鏡清晰地看到活的腦細胞在有生命的動物體內的活動圖景。據美國物理學家組織網近日報道，現在，德國馬克斯普朗克研究所的物理學家斯蒂芬和其同事將這一夢想付諸實現。相關論文刊登在最新一期美國《科學》雜志上。

　　斯蒂芬與該研究所的其他研究者多年來一直在研發一種被叫做“受激發射損耗” （STED）的超高分辨率顯微鏡。現在，他們將這項工作提高到一個新的水準。為了讓實驗結果更清晰，他們首先對一只老鼠的特定腦細胞進行基因修改，使其能夠發出熒光，然後切掉老鼠頭蓋骨的一小部分，放進玻璃器皿裏，通過STED觀察那些發亮的腦細胞。同時，研究人員啟動STED中所裝置的軟件以遮蓋鼠腦裏那些沒有變亮的部分，這樣即可在有生命的老鼠外部實時地再現出神經細胞的高清活動影像。

　　這個新型顯微鏡提供的清晰度可以達到70納米級以下，四倍于以前的顯微鏡，足以幫助科學家觀察到腦部樹突棘的活動，樹突棘是存在于哺乳動物大腦神經元樹突上的小突起，構成中樞神經係統興奮性突觸傳遞的原始位點。

　　研究人員未來將有可能進一步發現這種新型顯微鏡的許多種用途，而其中最重要的領域是用于觀察治療精神病藥物在腦部神經元突觸裏是如何工作的，也許還會引發制藥學針對特殊疾病開發新藥的突破性進展。（華淩）

lixkyx 说：

2010年2月20日17:00:43

查了一下，Quantum Hologram资料很少， 知道的人也不多，可能是一个很冷僻的研究方向，似乎只算是一家之言，未得到学界主流认可。

回复

吴畏 说：

2010年2月20日18:07:25

lixkyx ：

知道的人确实很少，可能是因为QH不是搞纯理论的人做出来的，所以理论界可能知道的人不多，搞NMR、MRI成像的

，搞生物的可能知道的人就多一些，QH中信息的非局域性还被用于解释超常心理学中的现象，尽管还是很初等的尝试。目前我所了解的最先做这方面工作的就是Walter Schempp和Ernst Binz这两个人，后来又有人跟进或者将其用到了其他领域。QH是非常普遍基本，而且有实验验证做基础。

另外，对DNA的研究也有非常有趣的进展，比如Phantom DNA effect，有兴趣的可以去了解一下–DNA的工作方式很像一个全息投影仪。

强热辐射环境中两能级原子量子态保真度!

张登玉!） 郭萍"） 高峰!）

!）（衡阳师范学院物理系，衡阳#"!$$%）

"）（南华大学数理学院，衡阳#"!$$!）

（"$$& 年’ 月!( 日收到；"$$& 年!$ 月)! 日收到修改稿）

两个两能级原子置于强热辐射场环境中，原子用泡利算符描述，环境用无穷的谐振子热库描述，运用密度矩阵

方法，得到两能级原子密度矩阵元演化规律* 针对三种不同的初始状态，分析置于热辐射场中原子量子态保真度*

结果表明：当两个原子初始处于不同量子叠加态时，量子信息在传输过程中可能发生部分失真，也可能不失真*

a model 4 "引力波"屏蔽干扰, +热辐射屏蔽干扰="脑控"?

隐身衣技术III：隐身 [ witten1 ]

http://www.cchere.com/article/3218652

我跳过光学变换的进一步技术性讨论，其实总得就是一句话，我们要求Maxwell方程的协变性，就是说我们要求Maxwell方程在坐标变换下是不变的，这样把介电和磁导率张量做相应的变换的时候其实就是意味着我们寻找一类特殊的边界条件来达到我们引导光线弯曲前进的目的，通常引力会比较容易一点，可是人工引力在目前的技术条件下应当是不现实的，因为这是直接改变时空的结构，而改变引力场也就是改变周围环境的曲率，所以通过利用一些材料的特殊性质实现特定的介电和磁导率的变换也是能达到等效的功能

better.

这本书很值得一读 A Different Universe: Reinventing Physics from the Bottom Down

另外，还可以看看Rule 110 http://en.wikipedia.org/wiki/Rule_110

这是一个有意思的例子解释了原理并不能预测结果的道理，这本书叫《A New Kind of Science》 by Wolfram.

笛卡尔说，人是机器，是很有远见的深刻预计。的确，现在机器已经把我们的很多体力的功能取代了。有了车脚就蜕化了，但是，另一方面又进化成可以踢足球的，可以滑雪的，等等。有了工具机，手也蜕化了，但是另一方面又进化成可以打字的，可以操作精细仪器的，等等。人脑也一样。有了智能计算机，可能很多“被动记忆”（沿袭河友的名词）就不必了，完全交给云了。也可能很多“被动技巧”（借用河友的名词），例如四则运算，二值逻辑运算，微积分，等等，就也可以交给云了。但是，新的东西肯定会进化出来。我设想的，就是可以做更多的，更抽象的东西了。举例来说，网上的胡搅蛮缠就不会出现，因为一段话，马上就可以放入严格二值逻辑机器，漏洞等一下很清晰，错就是错了，没有必要也不可能继续搅下去。但是，更高层次的逻辑和思考方式，就可能获得动力和工具，进而推进人脑的全面能力。例如，那时可能看现在的许多难题就相当简单了。

“这样的话，谁拥有更多的计算资源与技术领先，谁的智力优势就很大”。正是如此。不过这不是个人，而是整个社会，或者社会群体，乃至民族。不会这个技术，不能参与这个发展的民族，就肯定被淘汰了。

不过，不管这个机器多么高级，即使这个机器被赋予了新的能力，即抽象能力，即从底层知识到更高层认识的能力，即使这个机器集合成了机器社会，这个机器，和整个机器社会，都仍然是人的工具。我的理论是两点。首先，机器，至少是人工机器，不会具备动机，也就没有驱动力来当主人。动机是相当复杂的东西，基本上是由旧脑来驱动的。其实，更重要的是，人是几亿年的进化的产物，机器没有这个进化过程，无论如何都不是进化的产物的对手。

人脑在智能云的辅助下，应该能够向高层进发。现在我们感到非线性难，感到核聚变难，感到经络虚无和难，等等，其实无非是我们的思维能力还很侏儒罢了。要占领这些高地，需要的就不仅是“感官的接受器”，而是更高层次的创造力。

所以说，目前最关键的还是要开发这样的软硬件系统：这个系统被赋予了新的能力，即抽象能力，即从底层知识到更高层认识的能力。现在，哪怕是最简单的这种能力，都没有任何机器具备。

我不是内行了。希望有内行来做这些科普，希望他们多写文字。不过呢，我也将继续写一些。不抛砖，就无法引玉的嘛。

我的想法其实很简单。知识份子，特别是文科知识份子，通常只对他们心目中比较新的东西有激情，如果不是新东西，他们恐怕就不说了。从这里，就可以看出什么东西是新的，什么东西不是新的。

只是感觉而已，要树立出来恐怕不是一时半会，最主要的是我没有基本的知识背景。

慢慢写，写出来，对大家都有益。我的看法是，网上的东西，要敢于抛砖。我想，大家对抛砖没有特别的反感，因为这里不是专业论坛，说点外行的，应该没有问题。不过，不要把自己的砖头当宝贵的和田玉就是了。

美国教学很灵活，博士不一定会做小学一年级的数学题外链出处

大家看看是否会做？请先动脑筋仔细做。如果最后做不出来了，请看下面的链接：

外链出处

看10000-20000那个部分。这样就知道的确是小学生的题目，因为他们刚刚学过这个东西嘛。

这和我们正在讨论的题目很相关。首先，这的确是一个很典型的模式识别，不过是一个相当陌生的模式。二，要识别这个模式，不是现在的人脑能够用计算来做的，必须要么有超级计算能力的脑（例如欧拉等人），要么有超级检索能力的脑（那就是电脑和云了）。但是，一旦人脑具备了和云直接沟通的能力，要识别这样的模式，就简单了。也就是说，人脑的工作能力马上就提高了很多等级。三，其实，人们面临的很多问题也和这个模式识别类似，说穿了一点也没有难度，如果没有人告诉，要自己去摸索出来，恐怕需要很长的时间，以及某种机缘。但是，如果能够站在更高的角度向下看，就容易多了。要站得更高，就需要更高的工具。对这个例子来说，就是可以轻松计算素数的能力和工具。对于人类目前的很多难题，其实也就是需要这样的能力和工具。如果能建立机器从低层次到高层次的学习的功能，人类的能力就将成数量级增长。

忘了一段，这里加上。人的智力的很重要的一部分，是能够从若干事物中，看到某种模式，提取某种实质性的东西，向上升华。但是从这个例子中，我们可以看到，能够提取某种模式，也并不是智力的最精华的部分。小学生能够认识这种模式，而数学博士不行，并不说明小学生的智能高于数学博士。智能的精华在于能够驱动人去克服各种困难，并且发挥联想，发挥想象力，从各种冲突的信息中，找到合适的方法解决问题。这个东西，现在很难定量。这才是智能。这个智能，现在和近未来，都无法谈人工的。

有关创造力与想象力的智能问题，也已经有许多理论了，当然目前的人工智能还达不到这个水平，但是在计算速度与能力进一步提高后，是不是这样的能力还不会达到，这个很难下结论。

创造力从本质上来说，与最简单的解决问题能力是同源的，只不过抽象的层次要高的多。当然，人在这种能力的高低差别有很多因素，比如现在提到的IQ也与一个人对某种知识的动力，坚持力有关，因此可以理解在人脑的智能上，有许多其他的情绪，心态，社会因素，就是说人脑的智力不是一个正常发展的过程，在人的一生中存在许多反作用的影响因素，这还不包括专科领域的深入与花费的精力时间差别。

如果说对人的智力培养现在还没有个一定的规律，从父母到学校社会都是都存在大量的不可控因素的话，人工智能的建造则可以说是有非常高的针对性，与在严格的控制下，在专门的领域出现非常高级的智能是非常有可能的。当然，创造力的一个重要特点就是有大量的跨学科与宽广的知识面，这点上人工智能在一定时间内仍然受限与计算能力的发展。

这就是目前的软硬件发展的最核心的问题了，建立最简单的解决问题的能力。

那么，首先需要解决什么是“最简单的解决问题的能力”？

其次，是要用适当的软硬件来实现这种能力。

我们完全可以想象，在有了这种最基本的能力后，可以用搭建层次的办法来完成更高更新的能力。

百分之百同意：“人工智能的建造则可以说是有非常高的针对性，与在严格的控制下，在专门的领域出现非常高级的智能是非常有可能的”。如果具备了上面说的那种基本能力后，完全可以针对某种具体问题（例如，核聚变的某个工程问题）组建或者搭建某种特殊智能系统。想象到这个，并不需要很大的想象力。