greenMamBa
2015-02-19 00:46:49 UTC
大腦真的像計算機一樣運作嗎，最終每個響應都取決於特定神經元是否觸發的二進制序列？
大腦真的像計算機一樣運作嗎，最終每個響應都取決於特定神經元是否觸發的二進制序列？
首先，我想指出的是，在數字計算機和大腦之間進行類比常常會產生誤導。
話雖如此，我的回答是，有些科學家認為是這樣，有些則不然。 t。
要考慮的幾件事：
某些神經系統沒有出現故障。例如，秀麗隱桿線蟲具有完全類似的神經系統。人的神經系統還包含具有分級響應的神經元（儘管大部分位於感覺前端）。
加標神經元在每個時間點可能都是二進制的，但時間本身是連續的。在0.003秒後觸發可能代表不同的結果。 （與通常的計算機同步數字體系結構相反）
神經元學說有時會受到挑戰。不激發的神經膠質細胞可能具有重要的信息處理功能。參見：
雖然動作電位通常是二進制的，但應注意，神經元之間的突觸通訊通常不是二進制的。大多數突觸由神經遞質起作用，這是化學介導的漸變反應，例如，作用於電壓門控離子通道。因此，即使動作電位通常是二進制的，神經元之間的交流通常也不是，動作電位觸發可能涉及來自許多不同神經元的突觸信息的整合。因此，整個大腦無法簡化為二進制系統。
將其視為@Memmings答案的補充。
著名的計算機科學家約翰·馮·諾依曼（John vonNeumann）在他的上一本書《計算機與大腦》中解決了這個想法。由於神經元的行為，他會發射或不發射，因此他本人以二進制系統的形式降落在大腦一側。
這是一個重要的發現，對嘗試的人將產生重大影響為了在計算機系統內創建人造大腦，我認為一個更重要的發現與計算複雜性有關。建立至少在理論上有潛力成為通用計算機的系統非常容易。從這個事實來看，很明顯，無論您選擇使用哪種定義來進行大腦的輸入和輸出（感覺神經細胞從感知器官饋入電脈衝都是“輸入”並向肌肉傳播脈衝的可能定義，或神經結構本身的變化（例如可能是“輸出”的定義），是的，有可能構建一個可以執行與人腦相同的計算的二進制系統。
但是，有一個抓住。因為不可能完全知道大腦的完整狀態，並且因為二進制系統的初始狀態中的任何程度的誤差（無論大小）都將導致二進制系統的行為與神經元的行為完全偏離。對特定的大腦進行建模，可以合理地說沒有特定的單個大腦可以簡化為二元系統。
您還必須考慮以下事實：大腦實際上是一個複雜的神經網絡“循環”神經元意味著將輸出作為輸入進行反饋，這與簡單的計算機門（例如AND門或XOR門）不同，它與計數器相似，但顯然規模更大。還有一點是，遞歸神經網絡已經內置了內存，可以進行模式調用和識別，因此將大腦作為二元系統進行的研究非常複雜，無法解釋大腦的工作原理。
在宏觀上，人腦或多或少地充當貝葉斯推理引擎，這是指在思考和推理時，即它依靠從過去經驗中獲得的概率和知識來處理當前問題和新數據。
從理論上講是可能的，因為所有信息都可以很好地近似/以二進制形式複制，並且由於大小，精力和程序大小/深度而實際上是不可能的。
蒼蠅大腦的<1mm寬，相當於果蠅的大腦寬超過1000毫米……比果蠅慢得多。 （這就是為什麼蒼蠅看到您的手進入慢動作的原因）。
此intel芯片具有與as一樣多的神經元，遠遠少於蒼蠅： https://www.cnet.com/google-amp/news/intel-packs-8百萬-數字神經元像腦上的pohoiki-海灘計算機-loihi芯片/
二進制模型必須像圖形一樣包含“化學模型”和“物理模型”將光和生物建模為二進制的卡。
除了還有一個附加問題：處理速度。大腦可以快速地建立直接連接。矽信號每次計算都必須傳播1000倍。
2d芯片佔用的空間與摩天大樓和小型核電站一樣多，因此，未來的神話般的3d晶體管會佔用空間並且速度較慢，因為它們需要直接化學處理和靈活的內部連接以達到最快的速度。
AI的表現非常出色，並且是諸如“互聯網/手機/電動汽車/ AI”之類的未來範式變革之一。