人类与机器的本质区别之一，机器无法验证、批判现实世界。
本书介绍
霍金斯的《新机器智能》和《千脑智能》两本书，适合非脑科学专业、但同时又对大脑智能充满好奇的读者。他希望通过研究新皮质如何进行预测来进一步探究大脑，进而研究智能机器。
《千脑智能》这本书介绍了一些大脑结构的基本知识，从功能模拟的角度探索大脑工作的原理——大脑建立学习世界的模型并预测未来。
《千脑智能》分3部分：
第一部分描述了参考系理论；
第二部分是关于机器智能的内容，认识人脑皮层后如何影响人类的认知；身体自身的运动如何改变我们对于身体之外的这个世界的认知。
第三部分中，从大脑和智能的角度来看待人类的状况。
第一部分 千脑智能理论——对大脑的全新理解
一、旧脑
新旧脑：控制智能的新皮层；控制原始行为的脑干。
旧脑与新脑如同心理学中象与骑象人，旧脑（为自私的基因服务）和新脑（为知识服务）
旧脑会感到恐惧、悲伤，受到自然选择数百万年的训练（那时糖还是人类赖以生存的稀缺品），说：“蛋糕，我想要蛋糕！”；旧脑会说：“痛，痛，可怕的疼痛，赶快停止疼痛吧。”而新脑则出现在糖已经十分丰富的时代，仅仅经过各类书籍和医生几十年的培训，说：“不，不，千万不要吃蛋糕！”“不，不，你要承受住这种折磨。别因投降而出卖了你的祖国。你要忠于国家和战友，为此不惜牺牲生命。”
大脑在进化过程中通过在旧脑部分上增加新脑部分而变大。旧脑部分控制着更原始的行为，而新脑部分则创造出更复杂的行为。最古老和最简单的神经系统是沿着小蠕虫的背部运行的一组神经元。这些神经元是脊髓的前身，它们使蠕虫能够简单地运动，它们脑干的前身，它们同样控制着人类的消化和呼吸功能。无论我们多么机智和精明，呼吸、饮食、性和反射反应仍然对我们的生存至关重要，这便是为什么旧脑依旧存在了。
二、新脑——即新皮质
人类大脑最新的部分是新皮质，意思是“新的外层”。所有哺乳动物都有新皮质，而且只有哺乳动物才有新皮质。
新皮质约占大脑体积的70%，它负责与智能有关的一切，从视觉、触觉和听觉，到各种形式的语言，再到数学和哲学等抽象思维。
当新皮质想做什么时，它会向旧脑发出一个信号，在某种意义上要求旧脑听从它的命令。新皮质的每一个区域，都发现了投射到旧脑中与运动有关的某些部分的细胞。例如，从眼睛获得信息的视觉区将信号投射到旧脑中负责移动眼睛的部分。
旧脑包含几十个独立的器官；
新脑被划分为几十个区域，每个区域执行不同的功能，负责无数的认知功能，但它看上去并没有明显的分界线，使这些区域不同的不是它们的内在功能，而是它们所连接的东西。科学家之所以知道这些界限的存在，是因为同一皮质柱中的所有细胞都会对视网膜的同一个部分或皮肤的同一片区域做出反应，而与之相邻的其他皮质柱则会对其他部分或区域做出反应。
新皮质的基本单位，即智能的单位，是“皮质柱”。人类大脑的新皮质就像15万根细长的意大利面，彼此垂直堆叠在一起。
大脑中的细胞叫作神经元。新皮质中的神经元是分层排列的，每一层神经元都在做着不同的事情，层只是粗略地说明在哪里可以找到特定类型的神经元。更重要的是神经元连接的是什么，以及它的工作方式。
新皮质是一片神经组织，大约有一张桌布那么大。它被划分为几十个区域，每个区域分别做着不同的事情。每个区域又被分为成千上万根皮质柱。每根皮质柱由几百个发丝状的迷你皮质柱组成，每个迷你皮质柱由一百多个细胞组成。芒卡斯尔提出，在整个新皮质中，皮质柱和迷你皮质柱具有相同的功能：执行一套基本算法，负责感知和智能的各个方面。
达尔文提出，生命的多样性是基于一种基本算法，DNA的算法；芒卡斯尔提出，智能的多样性也是基于一种基本算法，新皮质的算法。
新皮质各区域的功能并非一成不变。例如，在患有先天性失明的人群中，新皮质的视觉区并不能通过眼睛获得有用的信息，转而承担一些与听觉或触觉有关的角色
大脑可以学习几乎任何事情，这就要求它遵循一个普适的智能原理。
三、大脑中的世界模型
新皮质学习了一个世界模型，这个模型是进行预测、感知和行动的基础
原则一：思想、观念和感知都是神经元的活动
原则二：我们所知道的一切都储存在神经元之间的连接中。学习是通过在以前没有连接的神经元之间形成新的连接而发生的。当旧的或未使用的连接被完全移除时，就会发生遗忘。
新皮质内部究竟是怎么工作的？
1、预测
树突是输入端，聚集在细胞附近；轴突是输出端，与附近神经元建立连接。树突脉冲就是预测本身。当远端树突上一组相邻的突触同时接收信息输入时，就会产生树突脉冲，这就意味着该神经元已经识别出其他一些神经元的活动模式。当检测到这种活动模式时，该神经元就会产生一种树突脉冲，从而提高细胞体的电压，使细胞进入我们所说的“预测状态”。
新皮质做出的预测有两种类型。第一种预测的发生是因为你周围的世界在变化，如播放音乐；第二种预测的发生是因为你在移动，如开门。新皮质中的每根皮质柱都能进行这两种类型的预测。
当一个未预测到的输入到达时，多个神经元会同时被激发，但如果输入是预测到的，那么将只有处于预测状态的神经元会发射脉冲信号。未预测到的输入通常会比预测到的输入引起更大的刺激。
2、参考系
新皮质的主要功能为处理参考系，新皮质中的大部分回路都是用来创建参考系以及追踪位置的。新皮质中的每根皮质柱都能创建参考系。大脑通过将感觉输入与参考系中的位置联系起来，建立世界模型。
新皮质学习一个丰富而详细的世界模型开始，它会利用这个模型不断预测下一个感觉输入是什么。
四、大脑中的世界地图
旧脑中的地图
在哺乳动物的大脑中，构建地图的神经元位于旧脑的海马和内嗅皮质中。在人类大脑中，这些器官大约有一根手指大小，在大脑的两侧各有一组，靠近大脑的中心。
旧脑中有一些神经元叫作头朝向细胞（head direction cell）。顾名思义，这些细胞表示一个人的头部所朝的方向。头朝向细胞的作用就像一个指南针，但它与磁北无关，
五、新脑中的地图
网格细胞和位置细胞，这些细胞为我们去过的地方构建模型。
要学习一个物体的完整模型，你既需要网格细胞，也需要位置细胞。网格细胞会创建一个参考系以明确位置，规划移动。但你也需要感觉信息，这些信息由位置细胞表征，将感觉信息输入与参考系中的位置联系起来。
皮质柱的上层大致相当于位置细胞，下层大致相当于网格细胞。像咖啡杯这样的物体是由一组观察到的特征（上层）及与之相关联的杯子上的一组位置（下层）来定义的。大脑也是很聪明的，就像我们学习一个东西，先有了框架，再往框架里塞东西到对应的枝叉。
基本的信息流如下：一个感觉输入到达，由上层的神经元表征，这会激活下层中与感觉输入相关的位置神经元。当移动发生时，如移动手指，那么下层就会变为预期的新位置，从而实现对上层的下一个感觉输入的预测。
每根皮质柱都分别有一组功能上相当于网格细胞、位置细胞和头朝向细胞的细胞。
六、大脑中的参考系
参考系是所有信息在大脑中的存储结构。你所知道的每一个事实都与参考系中的一个位置相对应。
思考是移动的一种形式
位点法，有时也被称作记忆宫殿。《记忆宫殿》原理：我们很擅长记住我们熟悉的地方。《记忆宫殿》的核心：顺序记忆。
参考系为学习世界的结构、物体的位置以及这些物体移动和变化的方式提供了基础。参考系不仅可以用于我们能够直接感知到的实物，还可以用于我们看不到或感觉不到的物体，甚至是没有物理形式的概念
七、千脑智能理论
千脑智能理论本质上是一种感觉-运动理论。它解释了我们如何通过移动来学习和识别物体。
首先，单根皮质柱能够学习多少物体是有限制的。任何单独的皮质柱都不可能学习世界上每个物体的模型。
千脑智能理论认为，世界上的每个物体都有数千个模型。
大脑中的知识是分布式存储的。所有知识都不会只存储在一个地方，关于一个物体的知识会分布在成千上万根皮质柱中。每一根皮质柱都拥有完整物体的模型，因此知道在物体的每个位置会感知到什么。如果皮质柱知道其输入的当前位置以及眼睛如何移动，那么它就可以预测新位置以及它将在那里感知到什么。
关于一个物体的数千个模型是怎么工作的呢？识别物体意味着各根皮质柱会进行投票，然后就它们所感知到的物体达成一致。每根皮质柱中的投票神经元都会形成一个稳定的模式，表征物体和它与你的相对位置。
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