4、张量网络理论视角：从还原论神经哲学到多单元记录几何

张量网络理论视角：从还原论神经哲学到多单元记录几何

1. 大脑与计算机：一个误导性的隐喻

长久以来，受人类虚荣心的影响，人们总是用最复杂的人造科技来理解大脑，而这与自然科学的哲学相悖。在计算机时代前后，大脑被比作液压系统（笛卡尔时代）、现代的无线电指挥中心、电话交换机、学习矩阵或反馈控制放大器。如今，全息图、突变论甚至自旋玻璃等术语也被用来描述大脑。然而，将大脑比作计算机是其中最重要且最具误导性的隐喻。

一方面，战后早期，这种类比催生了单个神经元的模型——触发器二元元素（如McCulloch & Pitts在1943年提出的），以及整个大脑功能的宏大数学理论（如Shannon在1948年提出的信息处理和控制理论，Wiener在1948年提出的控制论）。另一方面，经典的冯·诺伊曼计算机不仅为神经科学提供了隐喻，还成为了强大的研究工具，推动了大脑科学中的计算机模拟和建模发展。

但实际上，计算机与大脑的结构和功能原理截然不同。冯·诺伊曼型计算机是串行组织系统，由中央时钟控制，通过大量的操作序列进行深度逻辑运算，是香农概率理论意义上的信息处理器，执行数学逻辑和控制功能。而未来的非冯·诺伊曼处理器（“神经元计算机”）要成为类脑机器，必须是无时钟的大规模并行系统，无需同时性原则，逻辑结构浅（通常为3 - 7步），与活体大脑类似，是多维参数的处理器。其信号虽携带“生物信息”，但该术语的数学定义尚未明确。而且，大脑功能的核心并非对外部世界进行逻辑或控制操作，而是通过内部模型进行表征。因此，需要一种基于恰当哲学和公理结构的、概念和形式上统一的表征性大脑理论来定义大脑的一般功能。

2. 神经哲学：还原论大脑理论在自然科学中的地位

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