原作者:ShamliPrakash

译者：彭婷

概要：大约三年前，当我怀孕盼着儿子出生的时候，朋友送了我Lise Eliot写的“What’s Going on in There?”的书。

大约三年前，当我怀孕盼着儿子出生的时候，朋友送了我Lise Eliot写的“What’s Going on in There?”的书。该书与我看过的所有的育儿书籍都不同，书的作者认为有了孩子后将会是疲惫不堪，缺乏理智的地狱般的生活，而且每晚都将是不眠之夜。因此，我开始细品此书，不久后便意识到这是我为人母最需清楚的重要事情。书中谈及人从出生到儿童早期的大脑发育。它本身就是一个极具吸引力的话题，在AI方面更是如此。

神经生物学认为人脑通过神经元网络（或神经细胞）发挥其功能。基于我们的视觉，听觉，动作，思维，所做的决定以及它自身的基本功能，这些神经元能够相互交流。中枢神经系统及神经网络是支配与控制人体的核心区域。

如果把这些拆解开来看，那么人体运作起来就如同现代的计算机。换言之，计算机与人类大脑中最复杂的处理单元十分接近。众所周知，任何信息处理系统都由输入，输出，存储，处理和程序这五个主要部分组成。所以我们可以找出大脑和计算机在各个部分的相似之处。

1.输入：作为行动的基础，输入可以是一种刺激、一组数据或一个对象。

从机器角度来看，输入是以不同的格式如图像，文本和结构化数据输送到输入设备（譬如键盘，鼠标，扫描仪，相机，麦克风等等）中去。

于人脑而言，输入来自于内部和外部的刺激。人脑输入“设备”涵盖了感觉细胞（与视觉，听觉，触觉，味觉相关），运动/肌肉细胞，甚至大脑内部的一些细胞。这些细胞会接收刺激并对其做进一步的处理。

2.输出：输出是因处理输入而产生的信息或动作。

机器的输出动作可能是打印东西，添加数字，投影图像，基于算法解决复杂问题，识别图案等。

人脑中发生的输出处理显然更为复杂，它包括控制内外肌肉，感官知觉，管理内部的身体功能（如血压、心率、温度）、决策、问题解决、情感、社会行为等活动。

3.存储：存储就是输入信息，输出信息以及程序存放的地方。

计算机有两种存储类型。我们通常说的RAM就是短期存储。短期存储只会存储计算机执行即时任务所需的有限的信息（数据或程序）。而长期存储容量更大，通常会以硬盘驱动器，光盘，磁带等形式进行存储。

人脑的记忆系统与此十分相似。大脑的短期存储被称为“工作记忆”，它能在短时间内利用大脑的记忆和注意力执行手头的即时任务（例如记住老师上课时所说的话）。人类的长期存储通过“长期记忆”或LTM功能能够几乎无限期地存储无限量的信息。它存储的东西包括譬如对特定事件，事实信息和经验的记忆。

4.处理器：这可能是最简单的平行掌握。它指的是执行指令的中央处理电路。对于计算机而言，执行指令的就是它的CPU。而对于人而言，执行指令的是由脑和脊髓及其内部电路组成的中枢神经系统。

5.程序：在计算机语言中，也可以称之为“代码”。

序指的是复杂的指令集。为了输出，指令集中会列出要输入的内容，同时将已被定义参数中必须按照定义顺序执行的一组函数组合在一起。

这是我们今天谈论的核心。对人而言，这个代码会通过大脑中的神经元执行。通过处理所需的动作信号，让神经元加以传递，即可实现神经元间的相互连接，而整个过程由中枢神经系统控制。而突触是交换信号或信息的关键神经结构。

计算机程序通过机器代码运作，这就是所谓的位模式。（即信息的二进制单位，如“1”和“0”）类似地，人脑运行代码时，神经元会通过化学信号或电信号模式传递到下一个神经网络。

人工神经网络（ANN）与生物神经网络的运行完全是一样的。ANN是由相互发送信号的人工神经元组成的网络。这种网络的功能与大脑类似，它是通过观察来学习的，无需特别的编程。试想婴儿是如何能一眼就认出狗的。其实那是因为你指着狗对他说这是“狗”。重复几次，婴儿的大脑就学会了识别狗，并记住了它相应的名称。机器也是以相同的方式进行学习的。

有趣的是，人类智力就如同人工智能一样也亟待开发。在大脑发育的早期（通常是4-5岁），会急速形成连接神经元的突触。在数据科学术语中，这个阶段类似于“模型训练”---孩子接触的东西越多，与之相关的突触形成得就越多。其中语言学习就是一个很好的例子。孩子早期接触语言学越频繁，他大脑中与语言相关的区域发展得就越迅速。其他的认知能力与非认知能力也是如此。

这极大地启发了我，并改变了我对童年认知。也许对我而言，最重要的一点就是：早期时你让孩子接触不同事物的次数越多，那么他对相应功能突触的训练强度就越大。换言之，就像人工智能一样，人类智力也可以被塑造。这种理解也是辩论“先天与后天”的关键所在。

我们仍在不断地了解人脑结构及其功能。除此之外，我们甚至还有许多方面未曾触及其表面。但对我来说，这一切都可以归结为一个问题：是否所有大脑的功能都是计算式的？即无论处理起来多复杂，是否它们都可以被归结为“输入-处理-输出”式方程，也就是在理论上能够在物质世界中被复制。亦或是人脑中是否存在不可编程的部分？（如意识，自由意志，记忆分类等等）

这种可能性现在还没有定论，而AI的局限性很大程度上取决于这个问题的答案。

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原文链接：https://medium.com/towards-data-science/neural-networks-is-your-brain-like-a-computer-d76fb65824bf