差异1：大脑是模拟的，电脑是数字的

很容易认为神经元本质上是二进制的，因为如果它们达到一定的阈值，它们就会触发一个动作电位，否则不会触发。与数字“1和0”表面上的相似性掩盖了神经元处理的各种连续和非线性过程。

例如，信息传递的主要机制之一似乎是神经元的激活率——一个实质上连续的变量。类似地，神经元网络可以相对同步或相对无序地激活；这种连贯性影响下级神经元接收信号的强度。最后，每个神经元内部都有一个漏电积分器电路，由多种离子通道和不断波动的膜电位组成。

如果没有认识到这些重要的微妙因素，便可能会导致Minksy&Papert臭名昭着的感知器的错误表征——这种神经网络在输入和输出之间没有中间层。在线性网络中，由三层网络计算的任何函数也可以通过适当重新排列的两层网络来计算。换句话说，多个线性函数的组合可以通过一个单一的线性函数来精确建模。由于简单的2层网络无法解决许多重要的问题，Minksy&Papert认为，大型网络也不能。相反，现实中的神经网络所执行的计算高度依赖于层数——因此，“感知器”严重低估了神经网络的计算能力。

差异2：大脑使用内容寻址内存

在计算机中，内存中的信息是通过查询其精确的内存地址来访问的。这就是所谓的字节寻址内存。相比之下，大脑使用内容可寻址的存储器，例如信息可以在内存里通过“扩展激活”从相关概念中得到。例如，考虑到“狐狸”一词，可能会自动将其激活扩展到其他聪明的动物，猎狐骑士或有吸引力的异性等有关记忆。

最终的结论是，你的大脑有一种“内置的Google”，其中只有一些提示（关键词）足以导致一个完整的记忆被检索。当然，在计算机上也可以做类似的事情，主要是建立大量的存储数据索引，然后存储和搜索相关的信息（顺便说一下，这几乎就是Google做的）。

虽然这似乎是计算机和大脑之间相当小的差别，但它对神经计算有深远的影响。例如，认知心理学的持久辩论涉及信息是由于简单的衰减还是由于其他信息的干扰而丢失。现在回想起来，这个辩论部分是基于这样的假设，即这两种可能性是可以分离的，就像它们可以在计算机中一样。许多人现在意识到这个辩论是一种错误的二分法。

差异3：大脑是一个大规模的并行机器；电脑是模块化和串行的

脑机隐喻导致的一个不幸后果是认知心理学家有在大脑中寻求模块化的倾向。例如，计算机需要记忆的想法导致一些人寻求“记忆区域”，而实际上这些区别是非常混乱的。这种过度简化的一个后果是，我们现在才知道“记忆”区域（例如海马）对于想象力，新目标的表示，空间导航和其他多种功能也是至关重要的。

同样，人们可以想象大脑里有一个“语言模块”，就像计算机中可能有自然语言处理程序一样。认知心理学家甚至声称基于大脑布鲁卡区域受损的患者已经找到了这个模块。最近的证据表明，语言也是通过广泛分布的一般性区域的神经回路计算实现的，而布罗卡区域也可能涉及到其他的计算。

差异4：大脑中的处理速度并不固定，没有系统时钟

神经信息处理的速度受到各种约束，包括电化学信号穿过轴突和树突的时间，轴突髓鞘的形成，神经递质穿过突触间隙的扩散时间，突触功效的差异，神经发射的一致性，神经递质的当前可用性以及神经元先前激活的历史。虽然心理测量学家称之为“处理速度”的东西存在个体差异，但这并不反映单一的或单一的构造，当然也不像微处理器的速度那么具体。相反，心理测量学的“处理速度”可能是对上述所有速度约束条件的不同组合。

同样的，大脑中似乎没有任何中央时钟，人们对大脑的时间保持装置如何做到像时钟一样存在争议。仅举一个例子，小脑通常被认为是计算涉及精确计时的信息，如精细运动所需；然而，最近的证据表明，大脑中时间的保持更像是水面上的涟漪而不是数字时钟。

差异5: 短期记忆不像RAM

虽然RAM和短期或“工作”记忆之间的明显相似性使许多早期的认知心理学家感到有底气，但仔细检查可以发现其中惊人的差异。尽管RAM和短期记忆似乎都需要能源（在短时记忆的情况下持续的神经元放电，在RAM的情况下持续的电力），但短期记忆似乎只能保持长期记忆的“指针”，而RAM保存的数据与保存在硬盘上的数据是同构的。

与RAM不同的是，短期内存的容量限制是不固定的；短期记忆的能力似乎随着“处理速度”的差异而出现波动（见第四种差异），也随着专业知识和熟悉程度波动。

差异6：不能把大脑和思想区分为硬件和软件

多年来，人们很想象大脑是正在执行“心智程序”或“心智软件”的硬件。这就产生了各种各样的抽象程序式的认知模式，其中大脑如何执行这些程序的细节被认为是无关紧要的，就像Java程序可以完成与C ++程序相同的功能一样。

不幸的是，这个吸引人的硬件/软件之分掩盖了一个重要的事实：头脑直接从大脑中产生，而头脑中的变化总是伴随着大脑的变化。任何抽象的认知信息处理总是需要指定神经元架构如何实现这些过程——否则，认知建模是严重欠约束。有人把这个误解归咎于“象征性AI”臭名昭着的失败。

差异7：突触比电子逻辑门复杂得多

脑电比喻的另一个有害特点是似乎表明大脑也可能以逻辑门传播电信号（动作电位）为基础进行操作。不幸的是，这只对了一半。信号沿着轴突的传播方式实际上是电化学信号的传播，这意味着它们比计算机中的电信号传播得慢得多，并且可以以各种各样的方式进行调制。例如，信号传输不仅取决于假定的突触结构的“逻辑门”，还取决于突触间隙中存在的多种化学物质，突触与树突之间的相对距离以及许多其他因素。这增加了在每个突触中发生的处理过程的复杂性——因此认为神经元仅仅起晶体管的作用是完全错误的。

差异8：与电脑不同，处理和记忆由大脑中的相同组件执行

计算机使用CPU处理来自内存的信息，然后将处理结果写回内存。大脑中不存在这样的区别。当神经元处理信息时，它们也在修改它们的突触——神经元本身就是记忆的基质。因此，从记忆中检索总是会稍微改变这些记忆（通常使它们变得更健壮，但是有时会使它们更不准确）。

差异9：大脑是一个自组织系统

从以前的观点来看，这一点是自然而然的——经验以一种在传统微处理器中不会发生的方式深刻而直接地塑造了神经信息处理的本质。例如，大脑是一种自我修复的电路——一种被称为“创伤诱发可塑性”的事件在伤害之后起作用。这可能会导致各种有趣的变化，包括释放大脑中未被利用的潜能（被称为获得主义），以及其他可能导致严重认知功能障碍的变化（不幸的是这在创伤性脑损伤和发育紊乱中更典型）。

在神经心理学领域由于没有意识到这种差异而导致了一个错误的结果，那就是检查脑损伤患者的认知表现以确定受损区域的计算功能。不幸的是，由于创伤引起的可塑性知之甚少，逻辑不可能如此简单。在发育障碍和新兴的“认知遗传学”领域也出现了类似的问题，其中神经自我组织的后果经常被忽视。

差异10：大脑可以使用身体

这并不像看起来那么微不足道：事实证明，大脑有一个惊人的优势，就是它拥有一个可以使用的身体。例如，尽管直觉上你感觉到可以闭上眼睛并能了解周围物体的位置，但是在变化盲区领域的一系列实验表明，我们的视觉记忆实际上相当稀少。在这种情况下，大脑将其记忆需求“卸载”到它所处的环境中：当瞥一眼就能确定的时候，为什么还要记住物体的位置呢？杰里米·沃尔夫（Jeremy Wolfe）的一组惊人的实验已经表明，甚至在被问及几百次在计算机屏幕上显示哪些简单的几何形状之后，人类受试者是通过目光而不是死记硬背来回答这些问题。来自其他领域的各种证据表明，我们只是开始了解信息处理中具体化的重要性。

额外令人兴奋的差异：大脑比任何现有的计算机都大得多

精确的大脑生物模型必须包括细胞类型，神经递质，神经调节剂，轴突分支和树突棘之间的大约225,000,000,000,000,000次的相互作用，并且不包括树突几何或者大约1万亿个胶质细胞对神经信息处理可能重要或不重要的细胞的影响。由于大脑是非线性的，因为它比现在所有的计算机都大得多，所以它可能以完全不同的方式运行。脑机隐喻掩盖了原始计算能力中这一重要但可能很明显的差异。

我们澄清了长久以来关于大脑与计算机之间的类比认知所 存在的诸多错误认识或误区。人工智能也许不单纯是结构上模仿大脑或者通过机器模仿脑的外在智能表现。脑的内部信息处理机制迄今仍然是一个谜。而充满迷的大脑现在要创造跟自己一样有智能的机器脑，这个悖论用对称逻辑如何破解？

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