54、计算领域的前沿探索：从并行到量子的跨越-优快云博客

人类大脑的强大能力是否能用简单的阈值电路模型来解释，这是一个备受争议的话题。一些研究者认为，单个神经元若不能执行复杂操作，就难以解释大脑的非凡能力。然而，目前没有理由怀疑，具有大脑规模和速度的阈值电路能够完成大脑所进行的计算。

大脑历经数亿年的进化，其复杂性不仅取决于组成部件及其数量，还与“计算机架构”，即设计方式有关。当神经科学发展到能够解码大脑使用的算法时，我们可能会对其复杂性感到惊讶。从复杂性理论的角度看，应将大脑视为具有非均匀性额外能力的设备。

细胞层面的计算 ：生物体内的生化过程可被视为一种计算。在单个细胞层面，细胞通过产生蛋白质来控制化学过程，蛋白质的产生源于DNA编码信息的转化。基因控制机制多样，有的简单，有的复杂。例如，在多细胞生物发育过程中，细胞分化时基因的开关控制就十分复杂，这依赖于调控基因。调控基因可增强或抑制其他基因的活性，基因的激活是控制基因激活状态的布尔函数。
基因调控电路 ：基因调控系统中存在多种布尔函数，如否定、合取和析取。从原则上讲，这些组件可构建任意布尔电路。不过，基因调控电路与传统布尔电路不同，它可能有大量反馈，这使计算描述更复杂，甚至可能不稳定或振荡，但在计算复杂性方面，其计算能力与无反馈电路相同。
生物群体的适应性计算 ：生物物种对环境变化的适应过程也可看作一种计算。生物群体接收环境信息，通过编辑DNA信息来适应环境。编辑遗传信息主要有两种方式：