20、脑科学与人工智能：探索未知的领域

最新推荐文章于 2025-11-25 12:11:01 发布

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分类专栏：脑启智能：从人脑到AI 文章标签：脑科学人工智能神经元

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脑科学与人工智能：探索未知的领域

1. 脑科学基础

1.1 脑科学的早期理论

颅相学是 18 世纪德国医生弗朗茨·约瑟夫·加尔提出的理论，他认为通过头部形状可以判断性格、个性特征和犯罪倾向。虽然现代神经科学对加尔的大脑图谱存在争议，但他提出的大脑皮层是由多个专门区域组成，且大脑是所有行为基础的理论至今仍然成立。

1.2 大脑的性别差异

平均而言，男性大脑比女性大脑多 20 亿个神经元，但女性的神经元连接更强。这可能解释了为什么男性具有更好的空间推理能力，而女性具有更好的语言能力。男性在约 3 毫米厚的大脑切片表面每平方毫米平均有 299,052 个神经元，女性则平均有 264,892 个。

1.3 大脑的功能分布

大多数复杂的心理功能，如学习和记忆，并非集中在一个特定区域，而是分布在整个大脑中。

1.4 树突棘

树突棘是从树突突出的小膜状突起，构成突触的一半。树突棘有多种形状，如蘑菇状、细长状和粗短状，不同形状的树突棘可能反映了不同的发育阶段和突触强度。通过双光子激光扫描显微镜和共聚焦显微镜研究发现，树突棘的体积会根据突触所接受的刺激类型而改变。

详细的大脑解剖结构、各部分的解释及其功能可参考以下网站：
- http://www.waiting.com/brainfunction.html
- http://thalamus.wustl.edu/course/cerebell.html
- http://www.stanford.edu/group/hopes/basics/braintut/ab0.html
- http://www.lib.uiowa.edu/hardin/md/brainpictures.html

1.5 神经元和突触

更多关于神经元和突触的信息可参考以下网站：
- http://faculty.washington.edu/chudler/neurok.html
- http://www.cerebromente.org.br/
- http://www.biologymad.com/NervousSystem/

1.6 霍奇金 - 赫胥黎细胞膜方程

霍奇金 - 赫胥黎细胞膜方程为：$C \frac{dv}{dt} = (V^+ - V )g^+ + (V^- - V )g^- + (V^p - V )g^p$，其中$g^+$是兴奋项，$g^-$是抑制项，$g^p$是被动衰减项。

1.7 简单脉冲模型

伊日克维奇提出的简单脉冲模型将许多生物物理上准确的霍奇金 - 赫胥黎类型的神经元模型简化为二维常微分方程组：
$V’ = 0.04 v^2 + 5v + 140 - u + I$
$U’ = a(bv - u)$
当$v \geq 30 mV$时，进行辅助的脉冲后重置。这里，$v$和$u$是无量纲变量，$a$、$b$、$c$和$d$是无量纲参数，$t$是时间。变量$v$代表神经元的膜电位，$u$代表$Na^+$离子电流的膜恢复变量，它为$v$提供负反馈。

1.8 主要神经递质及其功能

神经递质	功能	缺乏或过量影响
乙酰胆碱（ACh）	使肌肉活动、学习和记忆成为可能	缺乏与阿尔茨海默病有关
多巴胺	影响运动、学习、注意力和情绪	受体活动过量与精神分裂症有关；缺乏会导致帕金森病的震颤和行动能力下降
血清素	影响情绪、饥饿、睡眠和觉醒	供应不足与抑郁症有关；百忧解等抗抑郁药物可提高血清素水平
去甲肾上腺素	有助于控制警觉性和觉醒	供应不足会导致情绪低落
GABA（γ - 氨基丁酸）	最常见的抑制性神经递质之一	结合受体，选择性地让氯离子通过，增加细胞的负电位，从而抑制放电
谷氨酸	参与记忆的主要兴奋性神经递质	供应过量会过度刺激大脑，导致偏头痛或癫痫发作

1.9 神经系统

神经系统是一个电化学通信系统，由外周神经系统和中枢神经系统的所有神经细胞组成。
- 中枢神经系统（CNS）由大脑和脊髓组成。
- 外周神经系统（PNS）由将中枢神经系统与身体其他部位连接起来的感觉和运动神经元组成。

1.10 大脑皮层区域

运动皮层（MC） ：位于额叶后部，控制自愿运动。左侧运动皮层控制身体右侧，右侧运动皮层控制身体左侧。运动皮层中较大的区域用于控制需要更精细控制的身体部位（如手指与前臂相比）。仅仅思考运动就会在运动皮层产生电活动。
感觉皮层（SC） ：位于顶叶前部，记录和处理身体感觉。左侧感觉皮层接收身体右侧的信息，右侧感觉皮层接收身体左侧的信息。感觉皮层中较大的区域用于身体更敏感的部位（如嘴唇）。
联合皮层（AA） ：占皮层的其余 2/3，参与高级心理功能，如学习、记忆、思考和说话。联合皮层整合并处理感觉区域接收到的信息，但与运动皮层和感觉皮层不同，刺激联合皮层的特定区域不会产生特定的反应，因此其功能难以精确界定。

1.11 视觉相关知识

视觉光谱 ：我们可见的电磁辐射范围为 380 至 760 纳米。
颜色感知的维度 ：颜色感知由三个维度决定，即色调（由波长决定）、亮度（由强度决定）和饱和度（所感知光的相对纯度）。
眼球运动类型 ：包括会聚运动（双眼协同固定在一个目标上）、扫视运动（如阅读时视线从一点突然转移到另一点）和追踪运动（跟随物体的运动）。
视觉联合皮层 ：包括腹侧流（终止于颞下皮层，参与物体感知）和背侧流（终止于后顶叶皮层，参与位置、运动感知以及眼和手运动的控制）。

1.12 记忆相关研究

顶叶皮层与海马体的关系 ：有研究表明，顶叶皮层的特定区域在与海马体形成相关的记忆功能中发挥作用，且这些区域与传统上与空间注意力和运动意图相关的顶叶皮层区域在解剖学上是不同的。
启动任务 ：包括展示单词列表，然后要求回忆（显性）或展示前几个字母并要求说出想到的第一个单词（隐性）。失忆症患者的显性记忆低于对照组的 50%，但在隐性任务上表现相同。
失忆类型 ：顺行性失忆症患者无法形成新的记忆或学习新信息；逆行性失忆症患者无法检索已有的记忆或回忆受伤前的旧信息。失忆症患者通常不受语义记忆的影响，但某些类型的痴呆可能会对语义记忆产生影响。
超强记忆能力 ：有些人具有超强的记忆能力，例如名为“S”的受试者，他采用记忆术来增强记忆形成，即将一系列单词转换为生动、稳定的图形图像，并将这些图像分布在一条可视化的街道上，通过“行走”这条街道来回忆信息。

1.13 学习和记忆的神经机制

长时程增强（LTP） ：是解释神经可塑性的最早方式，表明神经元之间的相互作用会发生变化，是记忆和学习的基础。当突触前和突触后神经元同时被激活时，突触前神经元向突触后神经元传递信号的可能性会增加。
体外强化（IVR） ：Stein 及其同事发现的一种与长时程增强不同的神经可塑性形式。其基本结果是，神经活动的变化是由于神经递质多巴胺的注入引起的。当检测到神经元的多脉冲爆发时，通过移液器在细胞周围注射多巴胺，可观察到爆发率增加。IVR 可能通过有差异地强化参与产生更适应性行为的神经元活动来实现学习。
享乐性突触（HS） ：由麻省理工学院的 Sebastian Seung 提出的另一种关于神经可塑性的假设。享乐性意味着“寻求奖励”，在神经元的情况下，动作是将神经递质囊泡释放到突触间隙，奖励对应于某种化学信号（如多巴胺）。突触会根据全局奖励信号增加或减少囊泡释放的概率，取决于奖励之前的动作。

1.14 大脑发育和可塑性的其他方面

关键期 ：许多科学家认为在大脑发育的关键期存在“用进废退”的现象。如果错过关键期或在关键期没有刺激大脑，可能会失去依赖于该时期可塑性的功能或学习能力。
内在奖励机制 ：人类具有内在奖励机制，即可以在没有外部刺激奖励的情况下给自己奖励。如何设计内在奖励以构建更好的智能系统，以及如何实现自我错误检测是值得思考的问题。
信用分配 ：一些研究人员认为学习问题是一种信用分配方法。
大脑的预测能力 ：大脑能够预测运动指令的感觉后果，准确的预测能力有助于保持稳定性。例如，当志愿者试图握住一本书时，如果别人拿走书，左手会自动向上移动；但如果志愿者自己用右手拿走书，大脑能够预测确切的时机并进行自动校正，使左手不会向上移动。人类大脑在玩乒乓球、羽毛球等游戏时也能进行预测轨迹。
儿童大脑发育 ：儿童在六七岁后，大脑体积达到成人平均体积的约 95%，自出生以来体积增加了四倍。最新研究表明，即使如此，大脑仍在继续变化，即进行广泛的内部重新布线。
神经发生与学习和记忆 ：目前尚不清楚神经发生如何改善或削弱不同形式的学习和记忆。Hen 及其同事提醒，旨在刺激海马体神经发生以产生抗抑郁或认知前效应的策略需要在恢复功能和避免神经发生过度的潜在负面影响之间取得平衡。
可塑性与衰老 ：部分可塑性的丧失可能与年龄有关，但也可能是由程序决定的。一旦神经元存在一段时间，它可能已经找到了某种用途，大脑的设计可能存在一种偏向，即不允许神经元轻易地重新编程用于其他目的。
背景噪声与学习 ：大脑需要背景噪声来学习，这种背景噪声即使在没有学习新事物时也会导致大脑神经活动的逐渐变化。研究表明，运动皮层细胞的调谐曲线即使在执行熟悉任务时也在不断变化，学习新的运动任务时，与学习相关的变化会叠加在这种不断变化的调谐曲线上。从运动学习的研究中可以得出以下结论：
- 大脑可塑性过程具有相当大的可变性。
- 背景变化具有空间随机性，其变异性的来源是局部的，即不同突触之间相互独立，而不是来自环境噪声（如肌肉噪声）。
- 可塑性噪声是累加的。
- 噪声对突触的改变非常缓慢，这种缓慢变化是为了防止噪声抹去运动记忆。
多巴胺的作用 ：多巴胺在许多其他神经系统疾病中也起着关键作用，包括注意力缺陷障碍和药物成瘾。了解多巴胺在大脑中的详细作用有助于设计更直接针对有益作用而减少不必要副作用的药物。大脑的化学物质在很大程度上影响着我们的个性和情绪。

1.15 大脑中的学习和记忆相关位置

位置	功能
嗅周皮层	在物体识别中起重要作用，是腹侧视觉皮层通路的最后阶段，代表刺激特征，并作为一个网络的一部分，用于关联感觉输入
海马体	根据感觉输入存储一系列基于外部物体和地标表示空间的异中心地图，参与空间记忆
颞下皮层	参与物体感知和存储视觉模式的记忆
前额叶皮层	外侧前额叶皮层损伤会损害延迟任务
纹状体	参与存储偶然关联的反应和刺激的记忆，这些记忆是通过多次刺激 - 反应关联建立起来的
眶额皮层（OFC）	人类眶额皮层是人类大脑中了解最少的区域之一，但被认为参与感觉整合、表示强化物的情感价值以及决策和期望

1.16 Hebb 学习（Hebbian 理论）

Donald Hebb 扩展了 Cajal 关于突触强度连接的观点，认为细胞之间可能会生长新的连接以进行通信和形成新的记忆。Hebbian 理论表明，突触效能的增加源于突触前细胞对突触后细胞的反复和持续刺激，通常总结为“一起放电的细胞，连接在一起”。

2. 情绪与大脑

2.1 情绪理解的重要性

斯蒂芬·柯维在他的畅销书《高效能人士的七个习惯》中强调了被理解的感觉的重要性。

2.2 多重情绪系统

目前关于情绪记忆在大脑其他区域的表现仍存在问题。当前的观察表明，大脑可能具有多个情绪系统，例如多个恐惧系统。教授 David Amaral 对新生猴子杏仁核损伤的研究发现，猴子对无生命物体的恐惧减少，但在新的社交互动中恐惧增加。这引发了一个问题，即这种在新社交互动中恐惧增加的现象是否是由于大脑中的多个恐惧系统导致的。此外，杏仁核损伤会影响情绪（特别是恐惧）的学习和表达，但在猴子身上，它影响恐惧学习但不影响恐惧“惊吓”反应。

2.3 情绪相关的宗教观点

《约翰一书》4:18 中提到：“爱里没有惧怕；爱既完全，就把惧怕除去，因为惧怕里含着刑罚，惧怕的人在爱里未得完全。”

2.4 腹内侧前额叶区域损伤的影响

对腹内侧前额叶区域（位于额叶下部前方）受损的人的研究表明，他们似乎表现出相同类型的行为变化。他们似乎无法理解长期规划的必要性，因此行为不负责任。

2.5 初级视觉皮层的活动依赖性发展

在 (Tropea et al., 2006) 的实验中，发现初级视觉皮层（V1）的活动依赖性发展（通过暗饲养减少双眼活动）会导致与突触传递和电活动相关的基因上调。

2.6 OCC 模型合成情绪“喜悦”的规则

OCC 模型合成情绪“喜悦”的简单规则是：如果$E > 0$，则设置$P_j = f_j (E, I )$。其中，$E$大于 0 表示事件预期会产生有益后果，$I$表示一组全局强度变量（如预期性、现实性、接近性）的组合。$P_j$是产生“喜悦”状态的潜力，$f$是特定于“喜悦”的函数。类似的规则可用于计算其他情绪的潜力。

2.7 情绪合成的更新规则

在情绪合成中，每个原型专家$p$在每个时间$t$更新其情绪强度$I_p(t)$，规则如下：
设$E_{p,i}$（$i = 1, 2, 3, 4$）是四个引发因素对原型专家$p$的贡献值。
设$\alpha_{p,m}$是原型专家$m$对原型专家$p$的兴奋增益。
设$\beta_{p,m}$是原型专家$m$对原型专家$p$的抑制增益。
最后，设$f$是控制情绪强度时间衰减的函数，$g$是将情绪强度限制在零和其饱和值之间的函数。新的强度是其衰减的先前值、引发因素以及其他情绪强度影响的函数：
$I_p(t) = g[f(I_p(t - 1)) + \sum_{i = 1}^{4} E_{p,i} + \sum_{m = 1}^{p} \alpha_{p,m}I_m(t) - \sum_{m = 1}^{p} \beta_{p,m}I_m(t)]$

与 OCC 模型一样，在确定情绪是否存在之前，将强度与特定情绪的激活阈值进行比较。只有当强度超过激活阈值时，原型专家才会释放其值以影响行为系统和其他原型专家。

2.8 情绪与合成激素系统

布鲁塞尔自由大学的 Dolores Canamero 构建了一个系统，其中情绪会触发合成激素的变化，并且情绪可以作为模拟生理变化的结果而产生。

2.9 情绪表达的信号

低水平信号 ：包括嘴和眼睛周围的动作、手势、语音音调变化以及使用的词语等。
信号的定义 ：信号是任何可检测到的携带信息或消息的变化。声音、手势和面部表情是人类自然感官可以观察到的信号，而血压、激素水平和神经递质水平则需要特殊的传感设备。
情绪表达的合作机制 ：高级推理和低水平信号在情绪表达的产生中相互协作。

2.10 解决噪声饱和困境

假设第$i$个细胞$C_i$通过质量作用接收输入$I_i$，可以激活其$B$个可兴奋位点中的一些。设$x_i(t)$是在时间$t$时兴奋位点的数量，$B - x_i(t)$是未兴奋位点的数量。最简单的质量作用定律用于打开未兴奋位点并让兴奋位点自发关闭：
$\frac{d}{dt}x_i = -Ax_i + (B - x_i)I_i$
其中$i = 1, 2, \ldots, n$。$(B - x_i)I_i$项表示输入$I_i$通过质量作用打开未兴奋位点$B - x_i$，$-Ax_i$项表示兴奋位点以速率$A$通过质量作用自发变为未兴奋。因此，当$I_i = 0$时，$x_i$可以衰减到平衡点零。

2.11 循环中心 - 外周网络

系统方程为：
$\dot{x} i = -Ax_i + (B - x_i)f(x_i) - x_i\sum {k \neq i}f(x_k) + I_i$
其中$i = 1, 2, \ldots, n$，$x_i(\leq B)$是网络中第$i$个细胞或细胞群体$v_i$的平均活动。该系统由四个效应决定：
1. 通过$-Ax_i$项的指数衰减。
2. 通过$(B - x_i)f(x_i)$项的分流自兴奋。
3. 通过$-x_i\sum_{k \neq i}f(x_k)$项对其他群体的分流抑制。
4. 通过$I_i$项的外部应用输入。

函数$f(w)$描述了给定群体的平均输出信号作为其活动$w$的函数。在体内，$f(w)$通常是$w$的 S 形函数。循环中心 - 外周网络考虑了非线性、分流、中心 - 外周反馈相互作用。

2.12 霍奇金 - 赫胥黎细胞膜方程与格罗斯伯格分流方程的比较

格罗斯伯格分流方程被认为与霍奇金 - 赫胥黎细胞膜方程兼容。分流方程中，$-Ax_i$是被动衰减项，$I_i$是兴奋性输入，$I_k$是抑制性输入。细胞活动被限制在$D$和$B$之间，与兴奋性输入$(I_i)$和抑制性输入$(I_k)$无关。

2.13 学习定律方程

格罗斯伯格在 1988 年讨论了自适应权重或长期记忆痕迹$z(t)$（有时也表示为$w(t)$或$m(t)$）的学习定律：
$\frac{dz}{dt} = f(x)[-Az + g(y)]$
其中$x$是突触前（或突触后）细胞的活动，$y$是突触后（或突触前）细胞的活动，$z$是中间通路或轴突突触处的自适应权重。这个看似简单的方程被用于引入自组织映射、自适应共振理论和反向传播网络等。

2.14 ART 模型

ART 代表自适应共振理论，由格罗斯伯格在 1976 年首次提出，作为人类认知信息处理的理论。后来，该理论发展成为一系列实时神经网络模型，用于无监督和有监督学习、模式识别和预测。基本的 ART 系统是一个无监督学习模型，许多其他模型从 ART 发展而来，如用于模拟输入模式的模糊 ART 和用于组合两个无监督模块以进行有监督学习的 ARTMAP 模型。

ART 提出了大脑如何学习识别对象和事件的方式，通过自下而上的感知驱动输入和学习到的自上而下的期望之间的相互作用来实现。当匹配发生时，系统进入注意力共振状态，驱动识别学习过程。共振所需的匹配程度由警惕性参数设置，低警惕性允许学习广泛的抽象识别类别，高警惕性则迫使学习特定的具体类别。如果匹配不足，则将当前输入作为新刺激处理，迅速重置注意力以搜索记忆中的其他或新的事件表示。

2.15 CogEM 模型

CogEM 模型代表认知 - 情感运动模型，它提出了大脑的情感中心（如杏仁核）如何与感觉和前额叶皮层（特别是腹侧或眶额前额叶皮层）相互作用以产生情感状态。CogEM 解释了认知、情感和运动学习属性之间的相互作用，它将 ART 扩展到学习认知 - 情感关联，即将世界中的对象和事件与赋予这些对象和事件价值的感觉和情感联系起来。

在正常情况下，控制情绪的大脑回路的唤醒水平设置为中等。如果情绪中心过度唤醒，激活反应的阈值异常低，但情绪强度异常小；相反，如果情绪回路唤醒不足，激活情绪的阈值异常高，但当超过该阈值时，情绪反应可能会过度反应。

2.16 START 模型

START 模型是 ART 和 CogEM 模型的综合，代表光谱定时 ART 模型。它预测了杏仁核和相关情绪代表大脑区域内的动机机制如何通过 CogEM 反馈回路中感觉表示“S”和驱动表示“D”之间的认知 - 情感共振，迅速将动机注意力吸引到显著线索上。共振所需的匹配程度由警惕性参数设置，与 ART 模型类似，低警惕性允许学习广泛的抽象识别类别，高警惕性则迫使学习特定的具体类别。

2.17 iStart 模型

iStart 模型代表不平衡光谱定时自适应共振理论，它源于格罗斯伯格开发的早期 START 模型，用于解释大脑如何控制正常行为。新模型说明了控制正常情绪、时间和运动过程的大脑机制如何失衡，导致自闭症症状。START 及其不平衡版本 iSTART 是三个模型的组合，每个模型都试图解释人类学习和行为的基本问题。

2.18 ARTSCAN 模型

ARTSCAN 模型展示了空间和对象注意力如何与表面和边界表示相互作用，以支持学习视图不变的对象类别。该模型预测了空间和对象注意力如何在眼睛扫描场景时协同工作，通过学习将对象的多个视图选择性地融合成一个视图不变的对象类别。

2.19 ARTSTREAM 模型

ARTSTREAM 是一个听觉场景分析的神经网络模型，它提出了大脑如何完成将对应于给定声学源的频率分量基于音高和空间位置线索连贯地分组到一个不同的流中，并区分和分离多个流的过程。

2.20 LIGHTSHAFT 模型

LIGHTSHAFT 代表亮度和纹理形状模型，它利用单眼视觉纹理信息产生表面亮度的 3D 感知。该模型基于并扩展了 FAÇADE 模型。

2.21 ARTEX 模型

ARTEX 模型由 (Grossberg and Williamson, 1999) 提出，它将视觉预处理（多尺度自下而上滤波、水平分组和表面填充）作为感知前端与 ART 分类器结合，用于学习和分类基于 (Brodatz, 1966) 纹理基准工作的布罗达茨纹理和经过合成孔径雷达（SAR）传感器处理后的自然纹理场景。

2.22 贝叶斯网络知识片段融合

2.22.1 问题描述

在融合多个贝叶斯网络知识片段时，需要将编码有参数$P(A|B)$和$P(A|C)$的片段 1 和片段 2 融合成节点$A$有多个父节点$B$和$C$的组合片段。这一融合过程在 D’Brain 中是必要的，因为它允许从知识库中创建特定情况的贝叶斯网络。

2.22.2 现有方法的局限性

Noisy - OR 方法 ：如果模型中的所有节点都是二进制的，存在一种广泛使用的 CPT 组合方法 Noisy - OR。但它仅限于二进制节点建模，对于使用仅二进制节点来建模复杂情况是不够的。
Noisy - Max 模型 ：Diez 将 Noisy - OR 扩展到 Noisy - Max 模型，允许计算多状态节点的完整 CPT，但要求节点（效应节点及其所有父节点）必须是分级的。然而，对于某些应用，并不总是能够对节点进行分级建模。

2.22.3 新方法

N - Combinator 方法 ：
1. 步骤 1 ：将每个多状态子节点及其多状态父节点建模为多个二进制节点。
2. 步骤 2 ：使用 Noisy - OR 组合二进制节点。
3. 步骤 3 ：通过归一化将二进制节点重新建模回其原始多状态节点。
N - Clone 方法 ：在 N - Clone 方法中，子节点被克隆。这样可以避免生成联合 CPT 条目，从而避免了由于生成不良的联合 CPT 条目而导致的推理结果不佳的问题。克隆节点在 D’Brain 中作为单独的节点保留，但在图形用户界面中，用户将其视为一个单一节点。节点$D$的后验概率通过组合克隆节点$D_1$和$D_2$的后验概率来计算。

2.23 知识表示和推理系统

2.23.1 Wordnet

Wordnet 是一个词汇数据库，可参考：http://en.wikipedia.org/wiki/Wordnet

2.23.2 Cyc

Cyc 是一个旨在表示人类常识知识的项目，可参考：http://en.wikipedia.org/wiki/Cyc

2.23.3 开放思维常识

开放思维项目的目标是教会计算机普通人认为理所当然的常识。这包括诸如“每个人都比他们的母亲年轻”“可以用直棍推东西”等知识。可参考：http://en.wikipedia.org/wiki/Open_Mind_Common_Sense

2.23.4 Mindpixel

Mindpixel 项目始于 2000 年，由计算机科学家 Chris McKinstry 构想。该项目旨在创建一个包含数百万个人类验证的真假陈述或概率命题的数据库。参与者需要创建客观上为真或假的单行陈述，并检查其他参与者提交的 20 个此类陈述的真假有效性。如果参与者的回复与大多数人不一致或其贡献无法被他人认为是客观真实或虚假的，其状态将被降级，最终可能被排除。

McKinstry 认为 Mindpixel 数据库可以与神经网络结合使用，以产生具有市场价值的人类“常识”知识。参与者根据成功创建的 mindpixel 数量获得未来价值的股份。然而，2005 年 9 月 20 日，Mindpixel 失去了免费服务器，不再运行。Chris McKinstry 试图将其重写为 Mindpixel 2 并在法国的新服务器上推出，但他于 2006 年 1 月 23 日自杀，该项目的未来和数据的完整性不确定。2006 年，康奈尔大学的 Michael Spivey 和孟菲斯大学的 Rick Dale 利用了一些 Mindpixel 数据（80K 集）来研究高级推理和思维的连续时间动态理论。

2.23.5 GPS（通用问题解决器）

GPS 是最早的人工智能程序之一，Newell、Shaw 和 Simon 的通用问题解决器可以看作是一组批评者。GPS 的批评者本质上是反应性的，他们识别系统目标与当前情况之间的差异，并立即采取行动减少这些差异。John McCarthy 将 GPS 称为“符号伺服机制”。GPS 不预测这些行动的后果，也不考虑它们的相对优点，不参与本文中讨论的假设操纵形式的审议。

在 (Newell, Shaw, & Simon, 1960b) 中，他们描述了可能是第一个具有反思层次的人工智能系统。该系统由两个单独的 GPS 系统组成，一个在基础级问题域上运行，另一个在第一个 GPS 的知识库上运行。这个“二阶 GPS”由一组批评者组成，他们修改一阶 GPS 的批评者，使它们的效果更加正交，相互干扰更少。这是 EM - ONE 目前未参与的一种反思形式——重新制定其知识库的内容以提高和加速推理。在 EM - ONE 中，这样的操作可能是自我反思层次的一部分，因为它更多地作用于系统使用的整个批评者知识库，而不是最近审议的痕迹。

2.23.6 EM - ONE

EM - ONE 知识表示方案最初受到 Cyc 上层本体的启发。EM - ONE 希望最终支持使用大量的常识知识，曾考虑在 EM - ONE 中使用 Cyc 本体。但最终决定使用自己更简单的方案，不过未来可能会尝试在 Cyc 基础上实现 EM - ONE 的一个版本。这应该不难，因为 EM - ONE 是基于 Lisp 版本的 Prolog 构建的，利用了 Prolog 的数据库和模式匹配机制。Cyc 提供了相同的功能，但在许多方面更复杂，因为它针对某些特殊类型的常识推理有特殊用途的推理程序（例如，分类和时间推理使用特殊目的算法实现）。

2.23.7 EM - ONE 与 Cyc 的区别

比较项	EM - ONE	Cyc
表示方案	有有限的框架和框架槽，用于描述物理、社会和心理情况。这种简单的表示方案比完整的 Cyc 本体更容易学习和应用	完整的 Cyc 本体较为复杂
知识表示形式	叙事语料库基于带有因果和依赖关系注释的叙事，通过类比常识叙事进行推理	大部分知识以一般事实和规则的形式存在，通过常识规则进行演绎推理
反思层次	无	缺乏反思层次，不利用关于民间心理学和心理状态的知识来评估和调试自身功能

2.23.8 基于故事的智能

Roger Schank 提出了基于故事的智能。他指出，人们喜欢讲故事和听故事，但喜欢讲故事的人往往不太愿意听别人的故事。只有在参加讲座且不能起身讲述自己的故事时，才真正需要倾听，但即使在这时，人们的思维也会不断被自己的经历所提醒。

2.23.9 知识机器（KM）

知识机器（KM）是一个知识表示和推理系统，由德克萨斯大学奥斯汀分校的知识系统研究小组开发，由 Peter Clark 和 Bruce Porter 领导。它声称是一种强大的基于框架的语言，具有清晰的一阶逻辑语义，并包含复杂的推理机制，包括按描述选择、统一、分类和使用情况机制进行行动推理。它用 Lisp 实现，可在 Windows 和 Unix 操作系统上运行。

2.24 大脑建模相关模型

2.24.1 电导基模型

电导基模型是霍奇金 - 赫胥黎细胞膜模型的一种形式，它将神经元表示为单个等电位电隔室，忽略亚细胞隔室之间的离子运动，仅表示细胞内外的离子运动。要形成大脑的一个非常小的区域，需要使用电导基模型构建多个隔室。

2.24.2 CCortex 自主认知模型（ACM）

ACM 由一家名为 Artificial Development 的加利福尼亚公司构建，该公司大约在 2002/3 年开始对整个大脑进行建模。该公司声称已经完成了一个功能正常的人类大脑的表示，并希望其软件在数据挖掘、网络安全、搜索引擎技术和自然语言处理等方面有直接应用。ACM 声称使用了逼真的额叶皮层、运动和躯体感觉区域，并继续在视觉和听觉皮层区域以及其他重要结构（如海马体、基底神经节和丘脑系统）上进行改进和研究。CCortex 开发者套件包括一个 64 位脉冲神经网络引擎，每个开发者套件可以表示多达 2.5 亿个包含 11,000 个突触的神经元，并能够每秒 10 次更新 15 亿个突触的数据矩阵，用于实时应用。

2.24.3 蓝脑项目预测

从蓝脑项目来看，Henry 预测到 2008/9 年左右可以实现模拟 100,000 个神经元的蓝柱，在五年内实现详细的细胞级模型，而整个大脑的细胞级模型可能需要十年时间。

2.24.4 Soar

Soar 是最成熟的认知架构之一，具有广泛的军事应用。Soar 9 的新研究重点包括扩展 Soar 认知架构以及将情绪与推理和学习机制集成。更多信息可参考：http://sitemaker.umich.edu/soar/home

2.24.5 ACT - R

详细信息可参考：http://act - r.psy.cmu.edu/about/

2.24.6 ICARUS

ICARUS 在识别 - 行动循环上运行，专注于对现有技能的反应性执行，而不是问题空间搜索。它通过与环境的持续交互产生反应性行为以实现目标。在这个意义上，ICARUS 缺乏规划能力，因为它必须不断等待来自环境的感知信息。更多信息可参考：http://www.isle.org/langley/talks/icarus.6.04.ppt

2.24.7 DARPA Quest 中的生物启发认知架构

CHIP ：综合人类智能与性能的认知架构，其系统组件相互紧密交互，形成贯穿各个层的紧密集成循环。中间列管理系统的内部状态，作为共享黑板，具有三个级别用于组件之间的一般通信。此外，还有许多专用通道连接特定的子系统。该架构包括 Sloman 的三层架构和大脑皮层的排列。
TOSCA 架构设计 ：由密歇根大学的 John Laird 教授研究，后来更名为 STORM。TOSCA 的架构模式与以下处理循环一致：
1. 后皮层可能接收五种类型的输入：感觉输入（通过丘脑）、情景记忆（通过海马体系统）、自上而下的控制信号（来自前皮层）、情绪（杏仁核）和自下而上的关联（来自后皮层的其他部分）。
2. 特定（核心）丘脑皮层回路对活动模式进行聚类，识别熟悉的输入模式。
3. 非特定（矩阵）丘脑皮层回路编码（并检索）聚类序列，产生对接下来预期内容的表示。
4. 后皮层内的皮层 - 皮层连接修改和细化内部状态，生成在皮层区域内按地形组织的更完整的聚类序列层次结构。
5. 皮层 - 皮层向前皮层的投射提出特定意图，可能是运动动作或心理动作（例如，为情景记忆检索设置线索、在工作记忆中设置目标、维持或关注特定信息）。
6. 皮层 - 纹状体回路根据当前上下文/状态中与每个动作相关的（学习到的）值在竞争动作中进行选择。基于额纹状体回路的并行结构，可以并行选择多个动作。
7. 状态 - 动作值由中脑多巴胺系统修改，以实现强化学习算法（加强导致长期奖励的状态 - 动作关联）。
8. 运动动作传递到运动输出系统执行，而心理动作向前皮层提供自上而下的控制信号。
自我意识认知架构 ：由乔治梅森大学（GMU）为 BICA 第一阶段提出，其主要特征是自我意识认知。它声称受人类脑 - 心研究的启发，特别是关于人类大脑高级关联区域中代理表示的理论模型。自我意识认知功能使系统能够保持类似人类的注意力，专注于情况中最相关的特征和方面，并提出可能不遵循形式逻辑的想法和倡议。
SAL 架构 ：SAL 代表 ACT - R 和 Leabra 的综合，将 ACT - R 与 Leabra（一种声称在适应新环境方面表现良好的高神经保真度架构）结合在一起。人类认知被概念化为不同大脑区域的计算属性，每个区域专门用于不同的不兼容学习形式（例如，海马体中的快速学习与皮层中的缓慢学习）。红色箭头表示自上而下的认知控制（由额叶皮层和基底神经节之间的相互作用产生），黑色箭头表示标准神经通信。
BICA - LEAP 架构 ：BICA - LEAP 代表集成学习、行动和感知的生物启发认知架构，是 HRL 实验室、南加州大学（USC）、波士顿大学 CNS 系（BU/CNS）和波特兰州立大学（PSU）的联合提案。它试图基于核心大脑操作原则和计算范式合成一个单一的综合架构，以适应解决所有模态问题，如视觉对象识别、听觉、动机等。目前，这些模态问题是在不同的架构中分别解决的，每个架构的设计都针对每个模型问题进行了专门化。

2.25 未来科技趋势

2.25.1 塑料电子

塑料电子的发展可能会将计算机技术带入下一个“S”曲线。在塑料电子中，电子组件可以以薄塑料形式组装。该设施将生产用于“随时随地阅读”电子阅读器产品的柔性有源矩阵显示模块，利用 Plastic Logic 的独特工艺制造薄、轻且坚固的有源矩阵显示器，提供比其他技术更接近纸质的阅读体验。

2.25.2 对计算机系统的依赖

对计算机系统的依赖比以往任何时候都更大，可能会出现“系统注销我”的现象，没有计算机系统就无法工作。

2.25.3 知识需求和信息交换

人们对知识的渴望将更加强烈，信息交换将通过互联网和旅行等方式变得更加频繁。

2.25.4 多媒体技术的影响

多媒体技术将产生巨大影响，使许多人忙碌并使他们与现实生活脱节。

2.25.5 通信技术的发展

通信技术将取得巨大进步，从最初的纸质信件（通过鸽子传递）发展到长途电话连接、电子邮件、互联网聊天室、视频会议和 3D 虚拟交互环境等。

2.25.6 思维芯片

许多人仍将尝试了解大脑的工作原理，并希望对其进行建模以开发思维芯片。

2.26 脑科学的未解之谜

2.26.1 大脑的关联网络连接

许多科学家认为大脑具有关联网络连接。

2.26.2 对大脑工作方式的不同观点

对大脑工作方式存在不同观点的一个可能解释是，大脑是一个复杂的机器，每个人都只看到了大图景的一部分。

2.26.3 大脑布线解构技术

在单神经元水平上解构大脑布线的技术仍处于起步阶段。

2.26.4 大脑定位问题

一些关于大脑定位问题的信息来自麻省理工学院/BCS 的 Rebacca Saxe 教授在 2007 年 2 月波士顿大学 Neuphi 会议上的演讲记录。

2.26.5 开放问题

运动系统 ：例如，如何提前很好地进行投射。
联合皮层 ：联合皮层如何工作仍存在许多研究问题。
皮层连接 ：详细的皮层连接是如何布线的。
大脑结构 ：为什么大脑皮层排列成六层，为什么皮层柱具有如风车图案等模式，以及为什么大脑结构是分层的。
大脑架构规模 ：哺乳动物大脑的架构是在什么尺度上组织的，这既是神经科学中的一个实证问题，也是进化生物学中的一个理论问题。进化生物学询问是否有理由相信大脑通过自然选择机制进化出模块，以及这些模块是否可以被认为是实现可定义的目标。
道德法则 ：为什么我们具有天生的道德法则，辨别是非的能力似乎在大脑中是根深蒂固的。
大脑节律 ：为什么大脑具有节律，不同的脑电波如何与我们的思维机制和大脑状态相关，为什么这些节律与各自的功能相关，例如为什么伽马节律与注意力相关，为什么 delta 波在休息状态下出现，这些节律从何而来，它们有什么作用，以及它们如何在我们的大脑中协同工作。
神经活动变化 ：为什么即使在没有学习新事物的情况下，神经活动也会不断变化。
先天与后天 ：有多少过程是先天的（天性）或后天发展的（教养），模块化机制有多少是先天的，以及在发展过程中，随着专业化的增加，有多少是通过渠化过程形成的。例如，“单词”不是先天的专业化，处理单词的专业化区域显然不是先天的。那么右颞顶交界处（RTPJ）在信念归因方面呢？
似曾相识体验 ：为什么我们会有似曾相识的体验，这种体验是一种感觉事件或人曾经见过或有熟悉感，同时伴随着一种“怪异”或“陌生”的感觉。研究表明，似曾相识的体验在大多数人中很常见。
梦境：为什么我们会做梦，做梦是否对学习至关重要，做梦是否有助于大脑整理信息，梦境是否与我们的生存策略或问题有关。精神病学家 Jonathan Winson 认为，所有长期记忆可能是通过快速眼动睡眠期间的离线过程构建的。在睡眠期间，海马体处理当天的事件并将重要信息存储在长期记忆中。Winson 认为梦境是对记忆的有序处理，对生存很宝贵，梦境对学习至关重要。
睡眠的重要性 ：为什么睡眠对大脑功能如此重要。
暗能量 ：神经科学家对大脑执行心理任务所需的额外能量感到困惑，与一个什么都不做的人相比，大脑消耗的能量非常小。静息大脑产生如此多能量的原因（也称为暗能量），Raichle 提出了三种可能的解释：
- 人们在无所事事时会有随机的想法和白日梦。
- 内在活动可能源于神经元努力平衡同时试图提高和降低大脑活动的细胞的相反信号。
- 内部生成对即将到来的环境需求的预测以及如何应对它们的过程。
自闭症患者的特殊能力 ：为什么一些自闭症患者在使用大脑方面具有特殊能力，例如 Peek Kim 声称能够记住他阅读的所有事实，许多其他人声称具有特殊的艺术技能，如详细描绘城市景观。

2.26.6 大脑逆向工程

能否使用计算技术对大脑进行逆向工程仍然是一个有争议的问题。大脑和人体本身不是一个计算系统，而是一个生物和化学系统。我们了解大脑如何工作的一些方面，但可能不知道如何精确和准确地再现或建模生物过程，也无法解释大脑内部发生的事情以及为什么某些生物过程会按预期发生。

2.26.7 大脑布线追踪困难

追踪大脑的“线路”（轴突和树突）存在困难。麻省理工学院的 Seung 实验室与马克斯·普朗克研究所 - 海德堡的 Winfied Denk 合作，发明了一种名为串行块面扫描电子显微镜的新技术，该自动化技术声称能够以纳米级分辨率生成大脑的 3D 图像。更多信息可参考：http://hebb.mit.edu/index.html

2.26.8 视觉系统的未解问题

人类 LGN ：人类外侧膝状体核（LGN）在黄斑区域有六层，在周边融合为四层，在单眼区域留下两层。偶尔，在四层区域的边缘还有一个八层区域，但该结构的功能意义尚未得到研究。
表面外观分析 ：大脑如何分析表面外观，如颜色、纹理和光泽，这对于我们的日常任务（如判断路面是否结冰、煎饼是否煮熟以及道路是否泥泞）非常重要。
图像偏斜检测机制 ：视网膜和大脑中存在对明亮或黑暗模式有偏好敏感性的细胞，这些细胞检测图像偏斜的神经机制是什么，这将有助于科学家为机器人开发更好的视觉系统，使机器人能够根据表面外观做出更好的判断。

2.26.9 新皮质设计问题

在新皮质的局部区域（皮层柱）中，对其输入施加了哪些转换操作以产生多个输出。虽然许多研究者在这个领域做出了贡献，但问题尚未完全解决，但已经在构建柱内流程图和理解其中的动态神经元操作方面取得了显著进展。

2.26.10 预测和估计能力

我们具有惊人的预测和估计能力，例如闭上眼睛短时间后仍能在短距离内移动或指向周围的人。大脑在预测和估计物理世界方面的可视化和感知能力是一种我们尚未完全理解的美妙设计。这种能力背后的机制是什么，即从静态或移动遮挡到更自然的场景（如打网球）中进行预测和估计的能力。

2.26.11 大脑扁平化方法

人类大脑皮层的表面是一个高度折叠的薄片，大部分表面积埋在褶皱中，这对于计算和可视化来说是一个困难的领域。一些关于大脑扁平化的研究试图将其膨胀，以便可视化埋在脑沟内的活动，并对大脑的灰质、白质、颅骨硬脑膜、软脑膜等进行分割。然而，重建是一个复杂的任务，需要解决许多子任务，如强度归一化、颅骨剥离、滤波、分割和表面变形，并且在皮层下区域的分割仍然是一个主要问题和挑战。

2.26.12 脑电波

我们知道大脑会产生以下节律（列表不完全）：
|脑电波类型|频率范围|相关状态|
| ---- | ---- | ---- |
|Delta|1 - 3 Hz|深度睡眠。如果在此时被唤醒，人会表现得昏昏沉沉和困惑（在非常深的睡眠到休息阶段观察到）|
|Theta|4 - 7 Hz|在学习和记忆过程中观察到。在 (O’Keefe and Recce, 1993) 中，空间信息在清醒阶段以 theta 频率由沿海马体长轴分段分布的神经元簇编码|
|Alpha|8 - 12 Hz|涉及深度放松或只是清醒和困倦状态，通常眼睛是闭上的。有人认为在 alpha 波状态下，我们开始接触到潜意识中的创造力财富，它是进入更深层次意识状态的入口。最近的研究将其与调节选择性注意力联系起来，在训练有素的动物中观察到的 alpha 功率会根据提示的注意力进行调制，并可以显示特定列的表达以抑制来自“干扰物”的输入|
|Beta|12 - 30 Hz|警觉、专注和思考阶段，涉及快速放电、高度警觉和视觉敏锐度。它可能是认知行为的关键。新颖性（？）长距离？|
|Gamma|30 - 90 Hz|注意力集中状态。当我们清醒并集中注意力时存在，在睡眠期间减少，在完全无意识时（如麻醉时）消失。这些认知活动与 gamma 波（特别是 40 Hz）相关联 - 注意力、记忆、面部识别、快速眼动睡眠和对新概念的理解。Gamma 波被认为对绑定（大脑将所有输入（外部或内部）组合成单一统一意识体验的能力）很重要|

2.26.13 脑电波研究的关键问题

Mike Denham 和 Miles Whittington 在 2003 年认知系统项目互动会议（IAC）上指出，有大量实验证据表明大脑中的节律在感知和认知中起着重要作用。未来的认知系统计算架构将涉及空间分布、功能专业化的信息处理区域，类似于大脑中的区域，并且同样需要协调这些分布式过程的机制。节律活动在分布式过程之间的同步可能是使此类架构高效运行的候选机制。他们还列出了以下关键问题，并强调理解其底层机制的重要性：
- 神经机制 ：节律活动和同步的神经机制是什么，无论是在局部还是在广泛分布的区域。
- 快慢脑电波相互作用 ：为什么存在慢脑电波和快脑电波之间的相互作用。
- 同步作用 ：不同频带的同步有什么作用。
- 感知构建 ：当感觉事件的组成特征在大脑皮层广泛分布的区域异步处理时，大脑如何构建一个连贯的感知描述。
- 节律活动的基础作用 ：节律活动是否是这个过程的基础。
- 人工感官系统需求 ：未来的人工感官系统是否需要类似的机制。
- 记忆组织 ：节律活动是否在情景记忆的组织、存储和检索中起作用，如果是，起什么作用，例如将单个感知/认知体验“分块”成完整的“情节”。
- 信息组成影响 ：这对未来人工认知系统中由事件序列组成的信息的存储/检索方式有什么影响。
- 硬件架构问题 ：如果未来的人工认知系统采用“大规模”分布式异步处理硬件架构，它们是否会面临与大脑相同的提供连贯行为的问题。
- 节律活动的本质 ：大脑中的节律、同步活动是依赖于内在神经机制，还是大脑固有的自组织、自适应过程产生的“涌现”行为。
- 涌现特征 ：如果是这样，我们是否期望在任何需要提供连贯行为的大规模并行、分布式自组织计算架构中观察到它作为一种涌现特征。

2.26.14 神经元的功能模式

Hebb 说：“一起放电的细胞连接在一起”。如果细胞 A 在细胞 B 放电之前放电，连接会加强；如果细胞 A 在细胞 B 放电之后放电，连接会减弱。但如果细胞 A 和细胞 B 都是振荡器，这种情况就不成立。波士顿大学数学系的 Nancy Kopell 及其研究团队展示了几个基于神经节律和振荡的计算模型，以证明神经元网络中的放电是如何通过振荡兴奋性细胞和抑制性细胞之间的相互作用产生的，皮层网络如何支持注意力，以及在海马体中如何观察到用于学习和记忆的伽马和 theta 振荡。更多信息可访问：http://math.bu.edu/people/nk/

2.26.15 灰色神经科学领域

信念归因 ：信念、思想和任何内部状态的表示似乎是大脑中右颞顶交界处（RTPJ）区域的一部分。
运动皮层的思维功能 ：明尼苏达大学的 Georgopoulos 报告称，运动皮层可以帮助识别和记住时间上的事件序列。Georgopoulos 的团队发现，运动皮层中的神经元活动可以提供关于即将到来的运动方向的信息，并且还可以作为动物应该移动到的单个刺激的空间位置的记忆。这可能意味着执行复杂认知任务所需的信息广泛分布在大脑中。

2.27 人类大脑的局限性及计算机的作用

2.27.1 大脑的局限性

突触和神经元数量 ：成年大脑中的突触和神经元数量或多或少是固定的，大脑的“计算能力”估计约为 100 太浮点运算和 100 太字节。在早期发育阶段结束后，突触和神经元的数量不会继续增加，而是在我们的一生中保持相对恒定。
记忆不准确 ：我们的记忆并不完全准确，容易受到幻觉或想象的影响。例如，看到一个凸起的空心脸就是一种可以欺骗我们的幻觉。我们的记忆也容易受到自上而下信息的影响（尽管自上而下的信息在很多方面对我们有帮助）。我们的记忆倾向于感知和相信我们想要相信的东西，即使有时是错误的。随着年龄的增长，我们通常会变得更加“固执”，更难改变。我们开始有自我骄傲，并且根据不同的文化影响，我们可能会有一种态度，使得我们有时难以相信所感知到的信息，甚至对自己也是如此。
选择性记忆 ：我们不会记住每天看到的所有信息，只会记住我们认为重要并关注的信息。这虽然避免了不必要地加载我们的记忆系统，但可能会错过重要信息。
身体疲劳 ：人类是有身体的生物，会受到疲劳和压力的影响，而机器不会有这种疲劳。
大脑和身体的激活需求 ：人类需要激活或锻炼大脑和身体，否则会死亡，而机器不需要。
空间更新 ：空间更新是指计算自己与整个世界关系变化的认知过程。实验表明，我们会更新局部空间关系，但不会更新全局关系。然而，如果参与者在相对于全局环境（例如校园）移动时自动更新局部目标，那么全局环境和局部环境都会被更新。
思维数量限制 ：人类大脑在开始变得混乱之前只能同时维持有限数量的不同想法。
负面情绪 ：人类可能会有负面情绪，如抑郁。
简化信息 ：人类通过忽略细节来去除复杂性，但如果机器拥有比人类更多的资源（超出人类的能力），那么它们可以在同一时间段内关注更多的事情。
易分心 ：人类容易分心，但机器可以被设计成考虑所有因素，例如机器可以有四只眼睛（这样即使一只眼睛受到干扰，其他眼睛仍然可以正常工作）。
学习时间 ：人类智能的建立需要时间，但非常强大。例如，婴儿需要两年时间才能说出第一个单词，如果我们要构建智能机器，我们不能等待它学习超过 20 年才积累足够的知识。
犯错：大脑会犯错，这是我们在生活中会经历的。

2.27.2 计算机的作用

信息存储 ：计算机可以用于存储大量可能在未来有用的信息。随着存储成本越来越低，我们是否需要完全从记忆中删除任何东西，如何决定忘记什么，计算机是否会做梦，忘记是涉及从记忆中删除还是使记忆更难找到（前景和背景信息，删除链接）等问题值得思考。
辅助设备设计 ：设计可以帮助有记忆困难的

3. 自闭症与大脑研究

3.1 理解自闭症患者的思维

可以在 http://magma.nationalgeographic.com/ngm/0503/feature1/online_extra.html 找到自闭症儿童 Tito 的有趣诗歌，这些内容有助于我们从不同角度理解自闭症患者的思维。

3.2 自闭症与“心智理论”

研究表明，自闭症儿童通常在理解他人的信念方面存在特殊困难，这表明他们缺乏“心智理论”。例如在 Sally - Ann 测试中，正常儿童到一定年龄能够理解他人的错误信念，而自闭症儿童可能难以通过此类测试。

3.3 计算机（或机器人）的三大定律

Picard 在 1997 年提出计算机（或机器人）的三大定律：
1. 计算机不得伤害人类，或因不作为而使人类受到伤害。
2. 计算机必须服从人类给予的命令，除非这些命令与第一定律冲突。
3. 计算机必须保护自己的存在，只要这种保护不与第一或第二定律冲突。这一定律源自 Isaac Asimov 的《两百年人》，只是将“机器人”替换为“计算机”。

3.4 错误信念测试

Sally - Ann 测试是一种用于评估一个人将心理状态归因于他人能力的测试。测试中，Sally 将玩偶放在她的马车里，当她离开房间时，Ann 把玩偶放在了她的盒子里。当 Sally 回来时，询问她会在哪里找玩偶。三岁的孩子通常会回答在盒子里，因为他们不能站在 Sally 的角度思考，而到六岁到七岁时，大多数人能够通过此类更具挑战性的错误信念测试。神经影像学观察发现，六到七岁的儿童在进行此类测试时会使用双侧颞顶交界处（TPJ）、后扣带回和内侧前额叶皮层等负责“心智理论”的皮层区域。在成年人中，当阅读关于人物思想的描述时，右侧 TPJ 会被选择性地招募。

3.5 引人深思的问题

基因与个体差异 ：为什么人类 99.9%的基因是相同的，但在很多方面却如此不同和独特，即使是双胞胎也存在差异。例如，我们的指纹和视网膜图案都是独一无二的。
原子和分子的结合力 ：是什么力量使原子和分子结合在一起，维持我们身体的结构？如果这种力量消失，我们的身体将解体。
天生的道德法则 ：为什么我们天生具有道德法则，无论出生在哪个种族和地区，儿童无需教导就能辨别行为的对错。
语言差异 ：为什么会存在如此多不同的语言，例如地理上相邻且大脑结构相似的俄罗斯、中国和印度，其语言却有很大差异。

4. 脑科学与人工智能的综合思考

4.1 脑科学研究的现状与挑战

脑科学研究虽然取得了很多进展，但仍面临诸多挑战。例如，在单神经元水平上解构大脑布线的技术还处于起步阶段，对于大脑中许多区域的功能和工作机制还不完全清楚。像联合皮层如何工作、详细的皮层连接如何布线、大脑结构为何呈现特定的层次和模式等问题都有待进一步研究。

4.2 人工智能对脑科学的借鉴与发展

人工智能领域借鉴了许多脑科学的研究成果。例如，ART 模型、CogEM 模型等神经网络模型的提出，就是受到大脑认知和情感处理机制的启发。同时，不同的生物启发认知架构如 CHIP、TOSCA 等，试图模拟大脑的工作方式来实现更智能的系统。然而，目前的人工智能系统与真正的大脑智能仍存在很大差距，需要不断地改进和完善。

4.3 未来的发展方向

未来，脑科学和人工智能有望相互促进、共同发展。一方面，脑科学的深入研究将为人工智能提供更多的灵感和理论基础，帮助开发出更接近人类智能的系统。另一方面，人工智能技术也可以为脑科学研究提供强大的工具，例如利用计算机模拟和数据分析来研究大脑的复杂机制。

以下是一个 mermaid 流程图，展示了脑科学研究与人工智能发展的相互关系：

graph LR
    A[脑科学研究] -->|提供理论基础| B[人工智能发展]
    B -->|提供研究工具| A
    A -->|发现新机制| C[新的人工智能模型]
    C -->|模拟大脑功能| B
    B -->|反馈验证| A

4.4 对人类社会的影响

脑科学和人工智能的发展将对人类社会产生深远的影响。在医疗领域，有助于开发治疗神经系统疾病的新方法；在教育领域，可能会改变我们的学习方式和教育模式；在日常生活中，智能设备将更加普及，提高我们的生活质量。但同时也带来了一些伦理和社会问题，例如人工智能的决策是否可靠、如何保护个人隐私等，需要我们认真思考和应对。

以下是一个表格，总结了脑科学和人工智能发展带来的影响：
|领域|积极影响|潜在问题|
| ---- | ---- | ---- |
|医疗|开发治疗神经系统疾病的新方法|可能引发伦理争议|
|教育|改变学习方式和教育模式|可能导致教育资源分配不均|
|日常生活|提高生活质量|可能侵犯个人隐私|
|就业|创造新的就业机会|可能导致部分传统岗位被取代|

总之，脑科学和人工智能是两个充满潜力和挑战的领域，它们的发展将不断推动人类对自身和世界的认识，也将塑造我们未来的生活。我们需要在追求科技进步的同时，关注其带来的各种影响，确保科技的发展符合人类的利益和价值观。