2、探秘神经信息处理的生物学基础

探秘神经信息处理的生物学基础

1. 神经科学研究的现状与挑战

五十年前，科学家们因数字计算机的发明和遗传 DNA 模型的成功而备受鼓舞，坚信理解生物智能和创造机器智能的难题即将迎刃而解。起初，进展似乎十分迅速，原本占据整个空调房间的巨型“大脑”如今能被缩小至公文包大小，计算速度每两年就翻一番。

然而，这些进步揭示的并非问题的答案，而是其复杂性。我们就像那些“发现”美洲的地理学家，看到的并非一系列岛屿，而是仅露出海岸线、亟待探索的大陆。与大脑认知机制的重大发现相比，我们更惊叹于解释和复制大脑高级功能这一任务的艰巨性。

探索这些奥秘仍任重道远，未来十年甚至更长时间内，一两个大型项目似乎都难以实现目标。不过，正如弗朗西斯·克里克二十多年前指出的：“当前脑科学的状况让我想起 20 世纪 20 至 30 年代的分子生物学和胚胎学。虽然每年都在许多领域取得稳步进展，也有许多有趣的发现，但主要问题仍未得到解答，而且若无新技术和新思想，这些问题很难解决。脑科学还有很长的路要走，但这一课题的魅力和答案的重要性必将推动其不断前进。若想正确认识我们在这个广阔复杂宇宙中的位置，就必须详细了解我们的大脑。”

2. 传统 AI 的困境与神经生物学基础的重要性

传统人工智能的先驱们认为，通过复杂的编程和符号处理，机器智能有望与人类智能相媲美甚至超越。1967 年，人工智能的创始人之一马文·明斯基乐观地认为，这一任务一代人就能基本解决。然而，他的预测落空了。1982 年，他不得不承认，人工智能问题是科学史上最具挑战性的难题之一，传统人工智能方法遭遇了瓶颈。

为了创造智能机器或治疗精神疾病，除了了解人类自身，我们还必须掌握活体大脑中神经信息处理的机制