l*******u
发帖数: 1288 | 1 有研究这个的么？彻底搞清楚这个还有多远？蜥蜴脑，哺乳脑，新脑，谁知道是怎么回
事？有可能把人脑的原理用于设计电脑么？ |
S**I
发帖数: 15689 | 2
实现了这个你立马就能拿图灵奖
【在 l*******u 的大作中提到】
: 有研究这个的么？彻底搞清楚这个还有多远？蜥蜴脑，哺乳脑，新脑，谁知道是怎么回
: 事？有可能把人脑的原理用于设计电脑么？
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T**********t
发帖数: 1604 | 3 I don't think I'll be able to see this figured out in my life time. |
d*****u
发帖数: 17243 | 4 现在有个专业叫computational neuroscience，其中一部分人就是做这个的
神经的原理已经部分影响到计算机科学了啊
比如什么artificial neural networks
还有一些算法也是从认知心理学和神经科学借鉴来的
【在 l*******u 的大作中提到】
: 有研究这个的么？彻底搞清楚这个还有多远？蜥蜴脑，哺乳脑，新脑，谁知道是怎么回
: 事？有可能把人脑的原理用于设计电脑么？
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K****n
发帖数: 5970 | 5 这影响是挺大的，当年NN让搞AI的惊艳了一把。不过这几年，搞应用数学的同志们把NN
仔细推了推，发
现做拟合啥的不用像人脑这么折腾，几个公式就搞定了。有infinite个hidden layer
neuron的
NN，就converge到一个Gaussian Process。
直觉上吧，有大脑的生物也是单细胞进化来的，这就是生物的historical burden。无
论干啥都必须
以细胞为单位，当然也可以说是以啥离子通道之类的elements为单位。在这个前提下生
物的算法往往都
有效率低，很折腾之类的问题。computational neuroscience可以用来理解理解大脑到
底是咋工
作的，但是理解了之后还是要再抽象，总结，优化，然后才真的有用
【在 d*****u 的大作中提到】
: 现在有个专业叫computational neuroscience，其中一部分人就是做这个的
: 神经的原理已经部分影响到计算机科学了啊
: 比如什么artificial neural networks
: 还有一些算法也是从认知心理学和神经科学借鉴来的
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d*****u
发帖数: 17243 | 6 嗯，我觉得现在comp neuroscience更多的还是在研究neuroscience本身吧。
也就是搞清楚生物的神经系统是怎么工作的，从而促进心理学、生物医学乃至人文等的
发展。
至于在工程上的应用，并不一定占优势。
NN
【在 K****n 的大作中提到】
: 这影响是挺大的，当年NN让搞AI的惊艳了一把。不过这几年，搞应用数学的同志们把NN
: 仔细推了推，发
: 现做拟合啥的不用像人脑这么折腾，几个公式就搞定了。有infinite个hidden layer
: neuron的
: NN，就converge到一个Gaussian Process。
: 直觉上吧，有大脑的生物也是单细胞进化来的，这就是生物的historical burden。无
: 论干啥都必须
: 以细胞为单位，当然也可以说是以啥离子通道之类的elements为单位。在这个前提下生
: 物的算法往往都
: 有效率低，很折腾之类的问题。computational neuroscience可以用来理解理解大脑到
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l*******u
发帖数: 1288 | 7 人脑固然效率低，但是自然界几十亿年进化出来的灵活性可不是人类几百年的数学和几
十年的电脑技术可比的。
放眼望去数学与电脑在现在的方向发展下去是不会有大的突破了，仿生才是新希望所在。
所以说生物学并不是没有希望的学科，只是还没有WSN牛到彻底搞清楚大脑和基因是怎
么回事。
NN
【在 K****n 的大作中提到】
: 这影响是挺大的，当年NN让搞AI的惊艳了一把。不过这几年，搞应用数学的同志们把NN
: 仔细推了推，发
: 现做拟合啥的不用像人脑这么折腾，几个公式就搞定了。有infinite个hidden layer
: neuron的
: NN，就converge到一个Gaussian Process。
: 直觉上吧，有大脑的生物也是单细胞进化来的，这就是生物的historical burden。无
: 论干啥都必须
: 以细胞为单位，当然也可以说是以啥离子通道之类的elements为单位。在这个前提下生
: 物的算法往往都
: 有效率低，很折腾之类的问题。computational neuroscience可以用来理解理解大脑到
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b******n
发帖数: 4225 | 8 人脑在某些方面还是不如电脑的
比如说 n位数 X n位数 的计算
【在 l*******u 的大作中提到】
: 有研究这个的么？彻底搞清楚这个还有多远？蜥蜴脑，哺乳脑，新脑，谁知道是怎么回
: 事？有可能把人脑的原理用于设计电脑么？
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d*****u
发帖数: 17243 | 9 人脑的short-term memory太小，没法跟电脑内存比
【在 b******n 的大作中提到】
: 人脑在某些方面还是不如电脑的
: 比如说 n位数 X n位数 的计算
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K****n
发帖数: 5970 | 10 long term 咋样？
【在 d*****u 的大作中提到】
: 人脑的short-term memory太小，没法跟电脑内存比
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d*****u
发帖数: 17243 | 11 long-term的不好说
人脑有100 billion个neuron，其中中枢神经有20 billion个neuron
而synapses总共有10^15个
可能主要问题是有时memory提取机制不是很有效
而且memory管理机制有问题，不停地在被新的信息修改，即使不愿意修改
【在 K****n 的大作中提到】
: long term 咋样？
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R*****o
发帖数: 14902 | 12 我正在试图攻克一个萦绕我很久的问题
我看的文字，是如何储存在我的大脑里，又是如何浮现的。这个过程牵扯到的生物单位
，以及所要消耗的能量。
【在 l*******u 的大作中提到】
: 有研究这个的么？彻底搞清楚这个还有多远？蜥蜴脑，哺乳脑，新脑，谁知道是怎么回
: 事？有可能把人脑的原理用于设计电脑么？
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l*******u
发帖数: 1288 | |
R*****o
发帖数: 14902 | 14 电化学方法
【在 l*******u 的大作中提到】
: 现在研究脑有什么技术手段？
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d*****u
发帖数: 17243 | 15 这个可能先还是要在cognitive model层次解决，然后才是更底层的implementation
现在cognitive层次都还没弄清楚
阅读的研究有一些，一般认为是文字、语音、语义三者互联
三者中任何一个可以激发其他两个，
至于哪个关联更强更快，取决与经验也就是learning的整个过程
而这种互联可以非常粗略地看成神经元的协同作用
神经元之间有excitation作用，也有inhibition作用
这些作用又主要是通过synapse的工作实现的
学习和记忆最粗略的模型就是Hebb模型
在神经层次就是说经常同时fire的神经元，联系也会加强
在数学上就表示为两个节点之间的weight由input不断增强
这样的神经网络有个特性就是给一个input，它能输出一个跟input相似的output
这就是“记忆”的数学模型
【在 R*****o 的大作中提到】
: 我正在试图攻克一个萦绕我很久的问题
: 我看的文字，是如何储存在我的大脑里，又是如何浮现的。这个过程牵扯到的生物单位
: ，以及所要消耗的能量。
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e*n
发帖数: 1511 | |
p*******r
发帖数: 4048 | 17 yeah. He is an interesting. But he doesn't really know neuroscience, so take
what he says with a grain of salt.
【在 e*n 的大作中提到】
: http://www.ted.com/talks/lang/eng/jeff_hawkins_on_how_brain_science_will_change_computing.html
: 把这个看一遍。
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