您認為人腦和電腦區別是什么？

雖然腦機這個比喻已經為認知心理學服務，但認知神經科學的研究揭示了大腦與計算機之間的許多重要差異。了解這些差異可能對理解神經信息處理的機制意義重大，并最終對人工智能的創建至關重要。下面，我回顧一下這些差異中最重要的一些（認知心理學未能認識到這些差異的后果）：在這個優秀的（雖然冗長）講座中也涵蓋了類似的理由。

差異1：大腦是模擬的；電腦是數字的

很容易認為神經元本質上是二進制的，因為如果它們達到一定的閾值，它們就會觸發一個動作電位，否則不會觸發。與數字“1和0”表面上的相似性掩蓋了神經元處理的各種連續和非線性過程。

例如，信息傳遞的主要機制之一似乎是神經元的激活率——一個實質上連續的變量。類似地，神經元網絡可以相對同步或相對無序地激活；這種連貫性影響下級神經元接收信號的強度。最后，每個神經元內部都有一個漏電積分器電路，由多種離子通道和不斷波動的膜電位組成。

如果沒有認識到這些重要的微妙因素，便可能會導致Minksy&Papert臭名昭著的感知器的錯誤表征——這種神經網絡在輸入和輸出之間沒有中間層。在線性網絡中，由三層網絡計算的任何函數也可以通過適當重新排列的兩層網絡來計算。換句話說，多個線性函數的組合可以通過一個單一的線性函數來精確建模。由于簡單的2層網絡無法解決許多重要的問題，Minksy&Papert認為，大型網絡也不能。相反，現實中的神經網絡所執行的計算高度依賴于層數——因此，“感知器”嚴重低估了神經網絡的計算能力。

差異2：大腦使用內容尋址內存

在計算機中，內存中的信息是通過查詢其精確的內存地址來訪問的。這就是所謂的字節尋址內存。相比之下，大腦使用內容可尋址的存儲器，例如信息可以在內存里通過“擴展激活”從相關概念中得到。例如，考慮到“狐貍”一詞，可能會自動將其激活擴展到其他聰明的動物，獵狐騎士或有吸引力的異性等有關記憶。

最終的結論是，你的大腦有一種“內置的Google”，其中只有一些提示（關鍵詞）足以導致一個完整的記憶被檢索。當然，在計算機上也可以做類似的事情，主要是建立大量的存儲數據索引，然后存儲和搜索相關的信息（順便說一下，這幾乎就是Google做的）。

雖然這似乎是計算機和大腦之間相當小的差別，但它對神經計算有深遠的影響。例如，認知心理學的持久辯論涉及信息是由于簡單的衰減還是由于其他信息的干擾而丟失。現在回想起來，這個辯論部分是基于這樣的假設，即這兩種可能性是可以分離的，就像它們可以在計算機中一樣。許多人現在意識到這個辯論是一種錯誤的二分法。

差異3：大腦是一個大規模的并行機器；電腦是模塊化和串行的

腦機隱喻導致的一個不幸后果是認知心理學家有在大腦中尋求模塊化的傾向。例如，計算機需要記憶的想法導致一些人尋求“記憶區域”，而實際上這些區別是非常混亂的。這種過度簡化的一個后果是，我們現在才知道“記憶”區域（例如海馬）對于想象力，新目標的表示，空間導航和其他多種功能也是至關重要的。

同樣，人們可以想象大腦里有一個“語言模塊”，就像計算機中可能有自然語言處理程序一樣。認知心理學家甚至聲稱基于大腦布魯卡區域受損的患者已經找到了這個模塊。最近的證據表明，語言也是通過廣泛分布的一般性區域的神經回路計算實現的，而布羅卡區域也可能涉及到其他的計算。

差異4：大腦中的處理速度并不固定，沒有系統時鐘

神經信息處理的速度受到各種約束，包括電化學信號穿過軸突和樹突的時間，軸突髓鞘的形成，神經遞質穿過突觸間隙的擴散時間，突觸功效的差異，神經發射的一致性，神經遞質的當前可用性以及神經元先前激活的歷史。雖然心理測量學家稱之為“處理速度”的東西存在個體差異，但這并不反映單一的或單一的構造，當然也不像微處理器的速度那么具體。相反，心理測量學的“處理速度”可能是對上述所有速度約束條件的不同組合。

同樣的，大腦中似乎沒有任何中央時鐘，人們對大腦的時間保持裝置如何做到像時鐘一樣存在爭議。僅舉一個例子，小腦通常被認為是計算涉及精確計時的信息，如精細運動所需；然而，最近的證據表明，大腦中時間的保持更像是水面上的漣漪而不是數字時鐘。

差異5: 短期記憶不像RAM

雖然RAM和短期或“工作”記憶之間的明顯相似性使許多早期的認知心理學家感到有底氣，但仔細檢查可以發現其中驚人的差異。盡管RAM和短期記憶似乎都需要能源（在短時記憶的情況下持續的神經元放電，在RAM的情況下持續的電力），但短期記憶似乎只能保持長期記憶的“指針”，而RAM保存的數據與保存在硬盤上的數據是同構的。

與RAM不同的是，短期內存的容量限制是不固定的；短期記憶的能力似乎隨著“處理速度”的差異而出現波動（見第四種差異），也隨著專業知識和熟悉程度波動。

差異6：不能把大腦和思想區分為硬件和軟件

多年來，人們很想象大腦是正在執行“心智程序”或“心智軟件”的硬件。這就產生了各種各樣的抽象程序式的認知模式，其中大腦如何執行這些程序的細節被認為是無關緊要的，就像Java程序可以完成與C ++程序相同的功能一樣。

不幸的是，這個吸引人的硬件/軟件之分掩蓋了一個重要的事實：頭腦直接從大腦中產生，而頭腦中的變化總是伴隨著大腦的變化。任何抽象的認知信息處理總是需要指定神經元架構如何實現這些過程——否則，認知建模是嚴重欠約束。有人把這個誤解歸咎于“象征性AI”臭名昭著的失敗。

差異7：突觸比電子邏輯門復雜得多

腦電比喻的另一個有害特點是似乎表明大腦也可能以邏輯門傳播電信號（動作電位）為基礎進行操作。不幸的是，這只對了一半。信號沿著軸突的傳播方式實際上是電化學信號的傳播，這意味著它們比計算機中的電信號傳播得慢得多，并且可以以各種各樣的方式進行調制。例如，信號傳輸不僅取決于假定的突觸結構的“邏輯門”，還取決于突觸間隙中存在的多種化學物質，突觸與樹突之間的相對距離以及許多其他因素。這增加了在每個突觸中發生的處理過程的復雜性——因此認為神經元僅僅起晶體管的作用是完全錯誤的。

差異8：與電腦不同，處理和記憶由大腦中的相同組件執行

計算機使用CPU處理來自內存的信息，然后將處理結果寫回內存。大腦中不存在這樣的區別。當神經元處理信息時，它們也在修改它們的突觸——神經元本身就是記憶的基質。因此，從記憶中檢索總是會稍微改變這些記憶（通常使它們變得更健壯，但是有時會使它們更不準確）。

差異9：大腦是一個自組織系統

從以前的觀點來看，這一點是自然而然的——經驗以一種在傳統微處理器中不會發生的方式深刻而直接地塑造了神經信息處理的本質。例如，大腦是一種自我修復的電路——一種被稱為“創傷誘發可塑性”的事件在傷害之后起作用。這可能會導致各種有趣的變化，包括釋放大腦中未被利用的潛能（被稱為獲得主義），以及其他可能導致嚴重認知功能障礙的變化（不幸的是這在創傷性腦損傷和發育紊亂中更典型）。

在神經心理學領域由于沒有意識到這種差異而導致了一個錯誤的結果，那就是檢查腦損傷患者的認知表現以確定受損區域的計算功能。不幸的是，由于創傷引起的可塑性知之甚少，邏輯不可能如此簡單。在發育障礙和新興的“認知遺傳學”領域也出現了類似的問題，其中神經自我組織的后果經常被忽視。

差異10：大腦可以使用身體

這并不像看起來那么微不足道：事實證明，大腦有一個驚人的優勢，就是它擁有一個可以使用的身體。例如，盡管直覺上你感覺到可以閉上眼睛并能了解周圍物體的位置，但是在變化盲區領域的一系列實驗表明，我們的視覺記憶實際上相當稀少。在這種情況下，大腦將其記憶需求“卸載”到它所處的環境中：當瞥一眼就能確定的時候，為什么還要記住物體的位置呢？杰里米·沃爾夫（Jeremy Wolfe）的一組驚人的實驗已經表明，甚至在被問及幾百次在計算機屏幕上顯示哪些簡單的幾何形狀之后，人類受試者是通過目光而不是死記硬背來回答這些問題。來自其他領域的各種證據表明，我們只是開始了解信息處理中具體化的重要性。

額外令人興奮的差異：大腦比任何現有的計算機都大得多

精確的大腦生物模型必須包括細胞類型，神經遞質，神經調節劑，軸突分支和樹突棘之間的大約225,000,000,000,000,000次的相互作用，并且不包括樹突幾何或者大約1萬億個膠質細胞對神經信息處理可能重要或不重要的細胞的影響。由于大腦是非線性的，因為它比現在所有的計算機都大得多，所以它可能以完全不同的方式運行。腦機隱喻掩蓋了原始計算能力中這一重要但可能很明顯的差異。