第602章 神经网络和电脑类似假说[1/2页]

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    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（RAM）

    短期记忆（工作记忆）

    硬盘

    长期记忆

    显示屏

    视觉体验、想象力

    总线（Bus）

    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

    Mind,

    CTM），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

    Learning）

    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（Neuroplasticity）**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

    Theory,

    GWT）**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（Multiple

    Drafts

 

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