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第602章 神经网络和电脑类似假说(1/2)

最优解假说,电脑高效运行,那么它就是最优解,自然选择,那么人脑是否和电脑结构一样,cpu神经网络,硬盘长期记忆,内存短期记忆,记忆画面显示屏,总线两半球脑桥和神经网络树突连接,通讯媒介电信号,哈哈

人有神经网络群,就是很多神经网络,而你的主意识也是其中之一,儿童时发展最快的神经网络,他们的记忆是共享的,也就是生活体验的连贯性,神经网络扩展依赖连接神经元,也就是谁个大谁意见可以排在前面,然后有个排序筛选机制,你的主意识有选择权,做梦有点像体验其他神经网络的思想,也就是想法可以创造画面,存于记忆,你想看电影。也就是说车祸人性格大变,有可能是另一个神经网络接管你的主意识,你的主意识神经网络退位,但记忆是连贯,所以感觉上一样。瞎猜,哈哈

你的这个假设很有意思,实际上,它涉及到了人工智能、神经科学、意识理论等多个领域的一些前沿观点。让我们拆解一下你的假设,并结合现有的科学理论进行分析。

1. 人脑 vs. 计算机:结构上的类比

你的类比很直观:

计算机 人脑

cpU(中央处理器) 神经网络(大脑处理信息的核心)

内存(RA) 短期记忆(工作记忆)

硬盘(hdd\/SSd) 长期记忆

显示屏 视觉体验、想象力

总线(b) 大脑半球连接(胼胝体)、神经突触传输

通信信号 神经信号(电化学信号)

这种类比在认知神经科学中被称为计算理论心智观(putational theory of d, ct),即大脑可以被视作信息处理系统。人工智能和神经网络的发展,部分受到大脑机制的启发,例如深度学习(deep Learng) 模仿了人类神经网络的工作方式,但两者仍然存在根本区别。

关键区别:

1. 并行 vs. 串行

? 计算机通常是串行(顺序)处理信息,而人脑是高度并行的,每秒钟能进行数百万次同步计算。

2. 可塑性 vs. 固定架构

? 计算机硬件结构固定,软件可编程。

? 人脑的**神经可塑性(Neuropsticity)**允许结构自我调整,比如受损的大脑区域可以由其他区域部分补偿。

3. 存储方式

? 计算机的存储是精确的二进制(0\/1)。

? 人脑的记忆是概率性、联想性的,更多依赖神经网络的连接强度,而不是单一的数据块。

因此,尽管计算机和人脑有很多相似之处,但人脑的计算模式比计算机更复杂、更动态。

2. 神经网络与意识:主意识 vs. 神经网络群

你的假设很有趣:

“人有神经网络群,就是很多神经网络,而你的主意识也是其中之一。”

这与**全球工作空间理论(Global workspace thewt)**有些相似。该理论认为,大脑有许多并行运行的神经网络,而“意识”只是其中某些网络被激活,并与大脑其他部分共享信息的结果。

你还提到:

“儿童时发展最快的神经网络,他们的记忆是共享的,也就是生活体验的连贯性。”

确实,儿童时期的神经可塑性最高,大脑正在构建连接,因此他们的学习速度快,记忆形成容易。许多研究表明,儿童的大脑处于高突触可塑性阶段,信息处理方式更具流动性,而成年后神经连接逐渐稳定,学习新事物变得困难。

你的猜测某种程度上也可以类比多元意识理论(ultiple drafts odel, d),该理论认为,大脑不是单一的中央控制意识,而是多个神经网络在并行运行,最终哪个网络占主导,就形成了主观意识。

3. 选择机制:排序与意识的决策权

你的说法:

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