主题：【原创】围绕脑科学而发生的若干玄想 -- 鸿乾

科学杂志文章：通过概率程序归纳法的人类水平的概念学习

Human-level concept learning through probabilistic program induction外链出处

前几天说到的那个视频，讲到要总结和集中5种机器学习的路线。这里就出来了一个重要成果。但是这个文章基本上是在很高层次上面的，就是说停留在概念和逻辑层次上，没有深入下到更低层的地方。如果能够深入下去，到脑（或者说类脑）组织的层次，可能就更有力。

我们在西西河上谈这个话题超过3年了。当初我们谈时，对现在的发展情况，多少有些预期，但是对具体的情况就不知道了，特别是国内的情况。现在3年后，发现国内对脑科学，以及用脑科学的素材来驱动的类脑计算，有了非常巨大的兴趣。看几个链接：

上海启动脑科学研究项目 推进"中国脑计划"外链出处

【北京市脑科学研究专项启动】黄铁军教授介绍脑认知与类脑计算重点任务外链出处

世界脑计划研究报告暨互联网大脑计划建议外链出处

大家看了这些资料后，自己决定看法。我的看法是，的确国内的某些高层（不是全部）感到了这个事情的急迫性，有了相当的资源投入到这个领域。当初我们在河里谈这个话题时，多半是自己的兴趣，感到这是很有价值的方向，仅此而已。当然也很高兴事情的发展证实了我们的萌芽和幼稚的想法还是有道理的。这就很令人高兴了。

这里要说明一点，第三个资料是某人写的策论。我个人认为这种策论，是有害的。有什么必要把未知的事情说得那么明确和确定？这就远离了实事求是的科学态度。当然，其中的很多观点也是很有价值的。从获取经费的角度看，这样做有的时候也是不好避免的。但是这样讲和写的问题很多。

不管怎样，非常高兴当初我们的弱小话题，有可能对未来的大趋势大方向有所预测，有所讨论，这就是论坛的价值所在了。

这是回顾。至于展望，对这个大投资大人力的事情，我们在西西河也不能做什么。但是还是说两句：

其一，目前还没有达成科学的突破。例如，的确IBM做出了TrueNorth芯片（我估计是一种特殊FPGA），但是，其中的规律并没有真正摸清。是没有办法真正作应用的。在这样的情况下，大投入到完全未知的领域，产出就有太多未知因素。

其二，大投入应该投入到组建一个特别有战斗力的科研队伍上，而且要组建可以有良好反馈的科研队伍。科研队伍也可能是很能吃钱（包括获奖），但是没有实在产出。

最后，推荐大家看这个视频：外链出处

在这个话题中，我大概发言最多。但是，我想，我也是获益最多的人。希望更多的河友来参与讨论。

A rat brain has been partially reconstructed in a computer

外链出处

才出来，还没有看见分析。但是估计不会马上直接产生明显的后果。

IBM Tests Mobile Computing Pioneer’s Controversial Brain Algorithms 外链出处

其中提到，IBM建立了一个100人的队伍来做这个事情。那是非常可观的。

这是一直的朦胧想法。最近的一些事情，使得我把这个想法清晰起来了。

先看我的这个帖子：推荐：河里的旧帖，逻辑人生--王浩小传链接出处

还有这个讨论的帖子：我的看法，如果真心想对技术发展史有真切的了解，飞机发展史 链接出处

还有这个一年前的帖子：玄想10：人是机器的认识之路和机器人的发展之路 链接出处

还有其他的若干事情。在过程中，我想到了，其实机器的认识论，动物的认识论，人类的个体的认识论，人类群体的认识论，恐怕都有一个同构的结构，或者说同构的内核，这个内核是真正起作用的，是使得认识可以前进的东西。我们说的技术进步，其实也就是人类群体的认识发展了，因此也是在这个框架内部的事情。

那么究竟什么是这个内核呢？我不知道。我知道了的话，那就太好了。不过，我找到一些哲学引言，我猜想，大概内核就在这些引言的附近。

If you want to know the taste of a pear, you must change the pear by eating it yourself. ...... All genuine knowledge originates in direct experience.

---- Mao Zedong

But, though all our knowledge begins with experience, it by no means follows that all arises out of experience.

----Immanuel Kant

Our problem, ...... is to explain how the transition is made from a lower level of knowledge to a level that is judged to be higher.

----Jean Piaget

就是说，哲学思考已经把这些考虑在里面了。但是，那是模模糊糊的认识，不是很清晰，很有操作性的认识。如果我们能够把这些模模糊糊的认识，推进前一步，就可能产生新的，可具操作性的，就有可能使得我们前进一大步。那就是说，任何体系，无论是机器，动物，个人，或者社会群体，如果要能够提高自己对自己的外部世界的认知能力，都需要经过这样的具体操作来实现。

总之，这是很有趣的事情和想法，写下来，放在这里。

• 很精彩，但是可以继续深入
• 人类社会，其实在很多方面和个人是同构的

《纽约客》：讲述光遗传学之父探秘大脑的传奇故事

外链出处

非常有意思的文章。我特别感兴趣的是，某一个神经元可以完全控制某一种行为，或者某一种认知，某一种行动，等等。虽然没有看见很多评论，但是，这是有非常重大的科学含义的。那就是说，脑里面，其实不是统计规律在起作用，而是决定性规律在起作用。因此，现在的那些统计模式的研究，需要考虑这个问题，那些统计模式是在什么意义下才能成为脑里面的决定性规律的渐进或逼近？

先看报道：外链出处

openworm这个计划已经做了很久了。但是这次装上机器虫，还是第一次。值得继续关注后面的发展。

不管怎么说，这次把软件装上了机器虫，这个机器虫的行为就不是通过编程来达到了，而是通过机器虫和环境的互动，来使得机器虫学习环境，其行为就是通过学习来达到。就是说这个机器虫是一个有效的学习机器。

这个虫仅有302个神经元，是最小的神经元连接体（connectome）。

前些天读到这样的一些东西，举例来说，这个链接：外链出处

感到有趣，评论一下。先看这段话：

就是说，脑内的若干区域，有的时候是所谓的phase-lock，就是说脑细胞按照一个韵律活动，就像芯片中的那样，但是，同一区域，有的时候是混乱的，脑细胞就没有按照韵律活动，而是各自活动。这两种方式交替出现。据测试，平均的混乱活动时间是55毫秒。有趣的是，这个混乱活动时间在个体之间有明显变化，但是更加有趣的是，这个混乱活动时间的长度，直接和智商相关。混乱时间每多一个毫秒，智商就高20个点。

这是非常惊人的发现。我不知道这个发现在脑科学专业里面是否得到了全面的验证，以及基本的赞同。如果的确这个发现得到了认同，那么这将是对人脑的认知能力的很重要的发现。这就是说，人的认知能力，直接和脑内的生理活动的具体结构联系了起来。

原始的论文在这里：外链出处 不知是否有专业人士可以来给我们讲讲更多，更具体的有趣事情。

那么，这样的事情，大概也将在机器学习中反映出来。当然，我并不知道具体如何反映。

逻辑人生--王浩小传 链接出处

以前没有看到这个文章。感到很好，推荐给还没有读过的河友。王浩是老一辈留学生中的佼佼者。如果有人来写王浩的传记，也是有意思的。他的关于图灵机的工作，现在仍然非常有意义。

数理逻辑是玄之又玄的学问。但是，恐怕大多数人都忘记了，或者根本就不知道，数理逻辑其实是现在的最炫目的时尚玩意的最重要的思想源头，而且还将继续是这些时尚玩意的思想驱动。就是说，如果没有那些完全不食人间烟火的纯学术研究，今天的炫目时尚也就没有了源头和驱动。如果没有莱布尼兹，康托尔，弗雷德等等开创的数理逻辑，没有希尔伯特的那些问题，很可能就没有图灵和丘奇的工作，因此也就没有了计算机的基本源头之一。那么现代是否还有计算机呢？肯定有某种形式的。IBM的卡片机，就是在图灵之前。但是，那不是通用计算机。因此很可能，如果没有图灵和丘奇的工作，没有冯诺曼的工作，就只有某些非通用的计算机，现有的一切高科技，都完全无法设想。

这里面的教益非常丰厚。如果有人愿意来写王浩的传记，那就是从中国人的角度出发来总结这里面的教益，肯定很有趣。

图灵机非常成功，但是，我认为，现在的历史已经到了跨越图灵机的时候了。图灵机是通用计算机，就是说，一切可以计算的东西，都可以通过这个机器来计算。这样看来，好像是无法超越的。的确这是无法超越的。不过，跨越不是在这个方面，而是在机器学习。我认为，我们正站在这个新时代的门槛前。究竟谁先突破这个门槛？

河里有很多好帖。但是都无法检索。仅有某些时候，自己冒出头来，我们才能看到。这是一个西西河的重大弱点。

• 关于各种认识论的同构的设想

把这样的芯片用到无人机上面，的确是非常合适的应用。两个要求都使得这一的应用是其他的软硬件不如的：1，低功耗要求，2，对使用环境有很多未知，因此导致控制模式的很多未知，使得编程不容易。这个芯片和下面报道的IBM的芯片，其实有很多共同之处。

外链出处