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脑科学有一个错误的认识，那就是，大脑的神经网络是先天形成的。人们设想的深度学习的神经网络就是全连接神经网络。计算机的硬件就得是人造的，软件就必须在硬件的基础上编程。从理论上讲，就是基于二进制。二进制只有零和1，没有“无”或者叫“空”。用二进制描述一个事物，除了0，1之外，必须要有定义域。相当于CPU中的带宽，字库图像的长宽限制。也就是位图形式。以前的图像识别主要是用矢量图为准。比如眼睛嘴角鼻子的距离，都可以用三角形的相似性来区分。用函数来表达。神经元的基本单元就是函数，可以组成方程组来描述事物。不仅有记忆功能，而且有计算功能，就是分步计算功能。还有迭代功能。可以无限制的迭代，连接成无限宽度的网络。其实脑神经网络，是由神经干细胞在遇到后天信息场的时候，由兴奋细胞吸引其伪足形成的。所以它的结构，不会是全连接的神经网络，结构本身就记忆有信息。每个神经元是一个概念的载体，同一概念只有一个载体。这样，一个概念就对应一个位置。写一篇文章，描述一件事情，同一个概念要反复使用。用磁共振观察，那个位置的神经元，就被反复调用。把这些现象串在一起，逻辑可以自洽的。由于篇幅所限，只能三言两语。关键是：处理后天信息的神经网络，一定是后天形成的。人工智能AI神经网络，没法产生创造性，也不可能解释意识问题。意识问题是血管伺服神经所产生的行为，相当于神经元的电源，可以精细化控制。也就是说，注意力的行为就是意识。
海水不咸34生物脑研究
你的问题可以直接理解为人工智能如何发展。因为20年前。人工智能层红过，没有持续却中断的原因是当时没有采用神经网络方法，而是用最普通方法想把人类的思想输入给机器。由于算力限制，直到2012年人们重新提出人工智能，让AI自己训练找规律，来学习，并且现代的计算机发展很快。所以，你说的脑科学，其实就是这里面的神经网络的地位。好的建议是让人工智能的基础研究者去学习医学，学习神经和脑科学，当人类对这些知识了解的很多了时，再应用到计算机，才能继续提升AI的能力。未来，AI可以做除了情感以为所有的理性工作。推荐一本书，未来以来。
我是小小小创客
脑科学是研究人脑的工作机制和智能工作原理。脑科学研究的突破将是人工智能发展最重要的推动力。目前，人工智能还没有到认知的水平，很大程度上是因为脑科学没有根本性进展。比如，最基本的图像识别，目前完全是靠图像分析的方式来处理，没有加入人在识别时的工作过程。在比如语义理解，也是只是从人认知的角度来模拟人类，都是对于人脑认知的假设。脑科学的发展会让人工智能有质的飞跃。
脚踏实地的程序员
大脑是人类的处理器，所有动作和意识行动都是都大脑接受并做出处理！AI是人工智能，就是模仿人类的处理事情，给机器赋予人类的智慧，必须要有类似人类大脑的处理器。脑科学是专门研究脑的结构和处理逻辑，他们更加明白怎么让人工智能像人类大脑一样逻辑处理事，找他们是必然的，就像汽车坏了找汽修店一样。
亿链区块链平台
两者是相辅相成的，脑科学的研究推动需要人工智能的帮助，而人工智能的根本基础需要脑科学研究的突破。人脑中有近百亿个神经元，想突破还是很有难度的。
数通老兵
就是各自干擅长的事，人，统筹逻辑情感逻辑思维；Ai计算收集与非记忆理性；未来可以是双核驱动，相互取长补短，互助互利。
