10、层流计算：探索生物智能的新途径

层流计算：探索生物智能的新途径

层流计算的起源与定义

层流计算（Laminar Computing）这一术语由波士顿大学的斯蒂芬·格罗斯伯格（Stephen Grossberg）教授提出，用于对生物智能进行建模。格罗斯伯格教授在过去50年里一直致力于研究大脑的工作机制，其研究涵盖神经网络的学习机制、视觉皮层的工作原理、大脑皮层的运作方式以及大脑如何感知事物并产生思维等多个方面。近年来，他开始深入研究大脑的层状结构，以设计计算模型，这也是层流计算的核心关注点。

格罗斯伯格教授在麻省理工学院林肯实验室举办的关于神经网络技术的系列讲座，激发了该实验室发起美国国防高级研究计划局（DARPA）关于神经网络的全国性研究。更多关于格罗斯伯格教授的详细研究成果可在 相关网站 查询。

新皮层的层状模式

新皮层通常由六层细胞组成。1909年，德国解剖学家科尔宾·布罗德曼（Korbinian Brodmann）识别出了新皮层的50多个不同区域。这些不同区域是根据各层的厚度以及神经元的大小和形状来区分的。例如，在视觉通路中，有纹状视觉皮层（V1）、纹前视觉皮层（V2、V3、V4、MT、MST）和下颞叶皮层（IT）等不同区域。

在人类大脑中，90%的大脑皮层是新皮层，约占整个大脑的76%。据相关研究，新皮层包含约280亿个神经元（也有研究认为平均人类大脑有230亿个神经元，此时新皮层约含175亿个神经元），并被划分为不同的脑叶。新皮层的不同区域被认为具有不同的功能，如感官感知、运动指令生成、推理、思维、语言等。