大脑神经网络是如何形成的,大脑自组织神经网络

人的大脑装入多少知识，生理前后会发生怎样变化？

大脑装入知识在于记忆，而记忆的关键是神经元突触形成和重构，因此记忆分近期记忆和远期记忆，而记忆又有不断的加强或者逐渐遗忘，生理的变化在于神经元突触。

对比人类和其它物种，人类在于拥有十分强的远期记忆，因此可以将一辈子获得知识总结下来传递给后代，经过数百万年的时间，人类总结了大量的自然知识，形成了庞大的知识体系，现代的各类学科已经远远不是一个人就能研究透的。

而相比而言，其他哺乳动物近期记忆较为明显，猪可以在短时间内掌握人类的训练，敲下盆它们就知道食物来了，可放归野外一段时间后这种记忆会慢慢消退。

人类的记忆过程也是经历了刺激-短期记忆-重现-远期记忆，也就是经历某件事后也难以形成远期记忆，但是人类可以较短的时间内不断强化相关记忆，最终成为终生都难以忘怀的记忆。

阿尔兹海默症就是一种人类记忆逐渐退化的疾病，而记忆的遗失是从近期记忆慢慢展开的，到最后远期记忆也越来越模糊，最终成为“老年痴呆”。

在解剖结构上，尽管还有很多难解的谜题，但是目前已经可以确定记忆的形成和神经元让突触的形成和重构有关。

神经元的构造是一个树突、轴突、神经末梢组成，树突中有细胞核，轴突主要承担神经传导，而神经末梢是轴突的分末部分，可以分出多个，每个头部都膨大形成凹陷的构造，可以和其它的细胞的树突形成神经元突触，是信息从一个神经元传递到另一个神经元的基础，由此构建了十分复杂的大脑神经元网络。

而一些大脑退行性变化或者大脑部分组织受损，记忆也会受到一定影响，也说明人类记忆和神经元之间的联系有密切关系。

生理构造方面的变化主要是神经元的数量和神经突触的数量，人类大脑总共有接近1000亿的神经元，相互之间可以形成大约100万亿的神经元突触，大脑中装入知识胜利生理变化的主要方面是神经元突触数量和类型等的变化，物质分泌方面肯定也会有神经递质的量的变化，但是其中还有大量未解之谜，人类大脑的复杂性即使现代人类也还不能完全观测，毕竟大脑由一颗颗的物质微粒构成。

前不久，国外的学者发现，人类大脑脑脊液会在人睡眠后从大脑中的微通道进入脑组织中冲刷脑组织，可以将导致阿尔兹海默症的β淀粉样酶冲刷而出，延缓大脑功能的退化，因此熬夜会影响大脑这一功能，进而影响人大脑的记忆等能力，所以熬夜会变傻，这个时候还在看我文章的朋友们，早点睡觉吧[笑脸]。

上图是阿尔兹海默症患者的大脑，对比正常人，大脑中出现了很多空洞，是神经元的死亡和大脑结构的消退形成的，功能受限记忆渐渐丧失，而这类患者最后死亡也和大脑有关，毕竟人体很多性命攸关的功能都存在于大脑。

谷歌人工智能写作项目：爱发猫

神经是由神经元连接形成的吗？

神经主要由三大系统组成，即脑神经、脊神经、植物神经写作猫。各系统之间以脑神经为中心，分工协同，共同实现心理功能。在这里之所以用神经而省去了系统，是因为神经本身就是个系统概念。

按生理心理学定义，神经是由神经元构成的系统，即神经元系统。其中神经元就是神经这个系统基本的功能结构单位。神经元是生理层次的物质，即特殊的细胞，不妨称为神经细胞。

撇开脑神经元、脊髓神经元、植物神经元的具体差别来看，神经元由细胞体和突起构成。神经细胞突起简称为神经纤维。

神经纤维之间纵横交错，是（神经元）构成神经元网络（即神经）的必要条件，具有信息采集与发送功能，表现为心理层面的刺激与反应；神经细胞体是神经元中基本的信息存储与处理单元；经过初步处理的信息，通过神经纤维按层次传递，直至达到脑神经，进行最后的总处理，然后将处理的结果返回到神经元，最终通过神经元上的反应器执行，产生生理反应。

神经网络的发展趋势如何？

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神经网络的云集成模式还不是很成熟，应该有发展潜力，但神经网络有自己的硬伤，不知道能够达到怎样的效果，所以决策支持系统中并不是很热门，但是神经网络无视过程的优点也是无可替代的，云网络如果能够对神经网络提供一个互补的辅助决策以控制误差的话，也许就能使神经网络成熟起来1人工神经网络产生的背景自古以来，关于人类智能本源的奥秘，一直吸引着无数哲学家和自然科学家的研究热情。

生物学家、神经学家经过长期不懈的努力，通过对人脑的观察和认识，认为人脑的智能活动离不开脑的物质基础，包括它的实体结构和其中所发生的各种生物、化学、电学作用，并因此建立了神经元网络理论和神经系统结构理论，而神经元理论又是此后神经传导理论和大脑功能学说的基础。

在这些理论基础之上，科学家们认为，可以从仿制人脑神经系统的结构和功能出发，研究人类智能活动和认识现象。

另一方面，19世纪之前，无论是以欧氏几何和微积分为代表的经典数学，还是以牛顿力学为代表的经典物理学，从总体上说，这些经典科学都是线性科学。

然而，客观世界是如此的纷繁复杂，非线性情况随处可见，人脑神经系统更是如此。复杂性和非线性是连接在一起的，因此，对非线性科学的研究也是我们认识复杂系统的关键。

为了更好地认识客观世界，我们必须对非线性科学进行研究。人工神经网络作为一种非线性的、与大脑智能相似的网络模型，就这样应运而生了。

所以，人工神经网络的创立不是偶然的，而是20世纪初科学技术充分发展的产物。2人工神经网络的发展人工神经网络的研究始于40年代初。半个世纪以来，经历了兴起、高潮与萧条、高潮及稳步发展的远为曲折的道路。

1943年，心理学家W.S.Mcculloch和数理逻辑学家W.Pitts提出了M—P模型，这是第一个用数理语言描述脑的信息处理过程的模型，虽然神经元的功能比较弱，但它为以后的研究工作提供了依据。

1949年，心理学家提出突触联系可变的假设，根据这一假设提出的学习规律为神经网络的学习算法奠定了基础。

1957年，计算机科学家Rosenblatt提出了著名的感知机模型，它的模型包含了现代计算机的一些原理，是第一个完整的人工神经网络，第一次把神经网络研究付诸工程实现。

由于可应用于模式识别，联想记忆等方面，当时有上百家实验室投入此项研究，美国军方甚至认为神经网络工程应当比“原子弹工程”更重要而给予巨额资助，并在声纳信号识别等领域取得一定成绩。

1960年，B.Windrow和E.Hoff提出了自适应线性单元，它可用于自适应滤波、预测和模式识别。至此，人工神经网络的研究工作进入了第一个高潮。

1969年，美国著名人工智能学者M.Minsky和S.Papert编写了影响很大的Perceptron一书，从理论上证明单层感知机的能力有限，诸如不能解决异或问题，而且他们推测多层网络的感知机能力也不过如此，他们的分析恰似一瓢冷水，很多学者感到前途渺茫而纷纷改行，原先参与研究的实验室纷纷退出，在这之后近10年，神经网络研究进入了一个缓慢发展的萧条期。

这期间，芬兰学者T.Kohonen提出了自组织映射理论，反映了大脑神经细胞的自组织特性、记忆方式以及神经细胞兴奋刺激的规律；美国学者S.A.Grossberg的自适应共振理论（ART）；日本学者K.Fukushima提出了认知机模型；ShunIchimari则致力于神经网络有关数学理论的研究等，这些研究成果对以后的神经网络的发展产生了重要影响。

美国生物物理学家J.J.Hopfield于1982年、1984年在美国科学院院刊发表的两篇文章，有力地推动了神经网络的研究，引起了研究神经网络的又一次热潮。

1982年，他提出了一个新的神经网络模型——hopfield网络模型。他在这种网络模型的研究中，首次引入了网络能量函数的概念，并给出了网络稳定性的判定依据。

1984年，他又提出了网络模型实现的电子电路，为神经网络的工程实现指明了方向，他的研究成果开拓了神经网络用于联想记忆的优化计算的新途径，并为神经计算机研究奠定了基础。

1984年Hinton等人将模拟退火算法引入到神经网络中，提出了Boltzmann机网络模型，BM网络算法为神经网络优化计算提供了一个有效的方法。

1986年，D.E.Rumelhart和J.LMcclelland提出了误差反向传播算法，成为至今为止影响很大的一种网络学习方法。

1987年美国神经计算机专家R.Hecht—Nielsen提出了对向传播神经网络，该网络具有分类灵活，算法简练的优点，可用于模式分类、函数逼近、统计分析和数据压缩等领域。

1988年L.Ochua等人提出了细胞神经网络模型，它在视觉初级加工上得到了广泛应用。为适应人工神经网络的发展，1987年成立了国际神经网络学会，并决定定期召开国际神经网络学术会议。

1988年1月NeuralNetwork创刊。1990年3月IEEETransactiononNeuralNetwork问世。

我国于1990年12月在北京召开了首届神经网络学术大会，并决定以后每年召开一次。1991年在南京成立了中国神经网络学会。IEEE与INNS联合召开的IJCNN92已在北京召开。

这些为神经网络的研究和发展起了推波助澜的作用，人工神经网络步入了稳步发展的时期。90年代初，诺贝尔奖获得者Edelman提出了Darwinism模型，建立了神经网络系统理论。

同年，Aihara等在前人推导和实验的基础上，给出了一个混沌神经元模型，该模型已成为一种经典的混沌神经网络模型，该模型可用于联想记忆。

Wunsch在90OSA年会上提出了一种AnnualMeeting，用光电执行ART，学习过程有自适应滤波和推理功能，具有快速和稳定的学习特点。

1991年，Hertz探讨了神经计算理论，对神经网络的计算复杂性分析具有重要意义；Inoue等提出用耦合的混沌振荡子作为某个神经元，构造混沌神经网络模型，为它的广泛应用前景指明了道路。

1992年，Holland用模拟生物进化的方式提出了遗传算法，用来求解复杂优化问题。1993年方建安等采用遗传算法学习，研究神经网络控制器获得了一些结果。

1994年Angeline等在前人进化策略理论的基础上，提出一种进化算法来建立反馈神经网络，成功地应用到模式识别，自动控制等方面；廖晓昕对细胞神经网络建立了新的数学理论和方法，得到了一系列结果。

HayashlY根据动物大脑中出现的振荡现象，提出了振荡神经网络。

1995年Mitra把人工神经网络与模糊逻辑理论、生物细胞学说以及概率论相结合提出了模糊神经网络，使得神经网络的研究取得了突破性进展。

Jenkins等人研究光学神经网络，建立了光学二维并行互连与电子学混合的光学神经网络，它能避免网络陷入局部最小值，并最后可达到或接近最理想的解；SoleRV等提出流体神经网络，用来研究昆虫社会，机器人集体免疫系统，启发人们用混沌理论分析社会大系统。

1996年，ShuaiJW’等模拟人脑的自发展行为，在讨论混沌神经网络的基础上提出了自发展神经网络。

1997、1998年董聪等创立和完善了广义遗传算法，解决了多层前向网络的最简拓朴构造问题和全局最优逼近问题。

随着理论工作的发展，神经网络的应用研究也取得了突破性进展，涉及面非常广泛，就应用的技术领域而言有计算机视觉，语言的识别、理解与合成，优化计算，智能控制及复杂系统分析，模式识别，神经计算机研制，知识推理专家系统与人工智能。

涉及的学科有神经生理学、认识科学、数理科学、心理学、信息科学、计算机科学、微电子学、光学、动力学、生物电子学等。美国、日本等国在神经网络计算机软硬件实现的开发方面也取得了显著的成绩，并逐步形成产品。

在美国，神经计算机产业已获得军方的强有力支持，国防部高级研究计划局认为“神经网络是解决机器智能的唯一希望”，仅一项8年神经计算机计划就投资4亿美元。

在欧洲共同体的ESPRIT计划中，就有一项特别项目：“神经网络在欧洲工业中的应用”，单是生产神经网络专用芯片这一项就投资2200万美元。据美国资料声称，日本在神经网络研究上的投资大约是美国的4倍。

我国也不甘落后，自从1990年批准了南开大学的光学神经计算机等3项课题以来，国家自然科学基金与国防预研基金也都为神经网络的研究提供资助。

另外，许多国际著名公司也纷纷卷入对神经网络的研究，如Intel、IBM、Siemens、HNC。神经计算机产品开始走向商用阶段，被国防、企业和科研部门选用。

在举世瞩目的海湾战争中，美国空军采用了神经网络来进行决策与控制。在这种刺激和需求下，人工神经网络定会取得新的突破，迎来又一个高潮。自1958年第一个神经网络诞生以来，其理论与应用成果不胜枚举。

人工神经网络是一个快速发展着的一门新兴学科，新的模型、新的理论、新的应用成果正在层出不穷地涌现出来。

3人工神经网络的发展前景针对神经网络存在的问题和社会需求，今后发展的主要方向可分为理论研究和应用研究两个方面。（1）利用神经生理与认识科学研究大脑思维及智能的机理、计算理论，带着问题研究理论。

人工神经网络提供了一种揭示智能和了解人脑工作方式的合理途径，但是由于人类起初对神经系统了解非常有限，对于自身脑结构及其活动机理的认识还十分肤浅，并且带有某种“先验”。

例如，Boltzmann机引入随机扰动来避免局部极小，有其卓越之处，然而缺乏必要的脑生理学基础，毫无疑问，人工神经网络的完善与发展要结合神经科学的研究。

而且，神经科学，心理学和认识科学等方面提出的一些重大问题，是向神经网络理论研究提出的新挑战，这些问题的解决有助于完善和发展神经网络理论。

因此利用神经生理和认识科学研究大脑思维及智能的机理，如有新的突破，将会改变智能和机器关系的认识。

利用神经科学基础理论的研究成果，用数理方法探索智能水平更高的人工神经网络模型，深入研究网络的算法和性能，如神经计算、进化计算、稳定性、收敛性、计算复杂性、容错性、鲁棒性等，开发新的网络数理理论。

由于神经网络的非线性，因此非线性问题的研究是神经网络理论发展的一个最大动力。

特别是人们发现，脑中存在着混沌现象以来，用混沌动力学启发神经网络的研究或用神经网络产生混沌成为摆在人们面前的一个新课题，因为从生理本质角度出发是研究神经网络的根本手段。

（2）神经网络软件模拟，硬件实现的研究以及神经网络在各个科学技术领域应用的研究。

由于人工神经网络可以用传统计算机模拟，也可以用集成电路芯片组成神经计算机，甚至还可以用光学的、生物芯片的方式实现，因此研制纯软件模拟，虚拟模拟和全硬件实现的电子神经网络计算机潜力巨大。

如何使神经网络计算机与传统的计算机和人工智能技术相结合也是前沿课题；如何使神经网络计算机的功能向智能化发展，研制与人脑功能相似的智能计算机，如光学神经计算机，分子神经计算机，将具有十分诱人的前景。

4哲理（1）人工神经网络打开了认识论的新领域认识与脑的问题，长期以来一直受到人们的关注，因为它不仅是有关人的心理、意识的心理学问题，也是有关人的思维活动机制的脑科学与思维科学问题，而且直接关系到对物质与意识的哲学基本问题的回答。

人工神经网络的发展使我们能够更进一步地既唯物又辩证地理解认识与脑的关系，打开认识论的新领域。

人脑是一个复杂的并行系统，它具有“认知、意识、情感”等高级脑功能，用人工进行模拟，有利于加深对思维及智能的认识，已对认知和智力的本质的研究产生了极大的推动作用。

在研究大脑的整体功能和复杂性方面，人工神经网络给人们带来了新的启迪。

由于人脑中存在混沌现象，混沌可用来理解脑中某些不规则的活动，从而混沌动力学模型能用作人对外部世界建模的工具，可用来描述人脑的信息处理过程。

混沌和智能是有关的，神经网络中引入混沌学思想有助于提示人类形象思维等方面的奥秘。

人工神经网络之所以再度兴起，关键在于它反映了事物的非线性，抓住了客观世界的本质，而且它在一定程度上正面回答了智能系统如何从环境中自主学习这一最关键的问题，从认知的角度讲，所谓学习，就是对未知现象或规律的发现和归纳。

由于神经网络具有高度的并行性，高度的非线性全局作用，良好的容错性与联想记忆功能以及十分强的自适应、自学习功能，而使得它成为揭示智能和了解人脑工作方式的合理途径。

但是，由于认知问题的复杂性，目前，我们对于脑神经网的运行和神经细胞的内部处理机制，如信息在人脑是如何传输、存贮、加工的？记忆、联想、判断是如何形成的？大脑是否存在一个操作系统？

还没有太多的认识，因此要制造人工神经网络来模仿人脑各方面的功能，还有待于人们对大脑信息处理机理认识的深化。

（2）人工神经网络发展的推动力来源于实践、理论和问题的相互作用随着人们社会实践范围的不断扩大，社会实践层次的不断深入，人们所接触到的自然现象也越来越丰富多彩、纷繁复杂，这就促使人们用不同的原因加以解释不同种类的自然现象，当不同种类的自然现象可以用同样的原因加以解释，这样就出现了不同学科的相互交叉、综合，人工神经网络就这样产生了。

在开始阶段，由于这些理论化的网络模型比较简单，还存在许多问题，而且这些模型几乎没有得到实践的检验，因而神经网络的发展比较缓慢。

随着理论研究的深入，问题逐渐地解决特别是工程上得到实现以后，如声纳识别成功，才迎来了神经网络的第一个发展高潮。

可Minisky认为感知器不能解决异或问题，多层感知器也不过如此，神经网络的研究进入了低谷，这主要是因为非线性问题没得到解决。

随着理论的不断丰富，实践的不断深入，现在已证明Minisky的悲观论调是错误的。今天，高度发达的科学技术逐渐揭示了非线性问题是客观世界的本质。

问题、理论、实践的相互作用又迎来了人工神经网络的第二次高潮。目前人工神经网络的问题是智能水平不高，还有其它理论和实现方面的问题，这就迫使人们不断地进行理论研究，不断实践，促使神经网络不断向前发展。

总之，先前的原因遇到了解释不同的新现象，促使人们提出更加普遍和精确的原因来解释。

理论是基础，实践是动力，但单纯的理论和实践的作用还不能推动人工神经网络的发展，还必须有问题提出，才能吸引科学家进入研究的特定范围，引导科学家从事相关研究，从而逼近科学发现，而后实践又提出新问题，新问题又引发新的思考，促使科学家不断思考，不断完善理论。

人工神经网络的发展无不体现着问题、理论和实践的辩证统一关系。

（3）人工神经网络发展的另一推动力来源于相关学科的贡献及不同学科专家的竞争与协同人工神经网络本身就是一门边缘学科，它的发展有更广阔的科学背景，亦即是众多科研成果的综合产物，控制论创始人Wiener在其巨著《控制论》中就进行了人脑神经元的研究；计算机科学家Turing就提出过B网络的设想；Prigogine提出非平衡系统的自组织理论，获得诺贝尔奖；Haken研究大量元件联合行动而产生宏观效果，非线性系统“混沌”态的提出及其研究等，都是研究如何通过元件间的相互作用建立复杂系统，类似于生物系统的自组织行为。

脑科学与神经科学的进展迅速反映到人工神经网络的研究中，例如生物神经网络理论，视觉中发现的侧抑制原理，感受野概念等，为神经网络的发展起了重要的推动作用。

从已提出的上百种人工神经网络模型中，涉及学科之多，令人目不暇接，其应用领域之广，令人叹为观止。不同学科专家为了在这一领域取得领先水平，存在着不同程度的竞争，所有这些有力地推动了人工神经网络的发展。

人脑是一个功能十分强大、结构异常复杂的信息系统，随着信息论、控制论、生命科学，计算机科学的发展，人们越来越惊异于大脑的奇妙，至少到目前为止，人类大脑信号处理机制对人类自身来说，仍是一个黑盒子，要揭示人脑的奥秘需要神经学家、心理学家、计算机科学家、微电子学家、数学家等专家的共同努力，对人类智能行为不断深入研究，为人工神经网络发展提供丰富的理论源泉。

另外，还要有哲学家的参与，通过哲学思想和自然科学多种学科的深层结合，逐步孕育出探索人类思维本质和规律的新方法，使思维科学从朦胧走向理性。

而且，不同领域专家的竞争与协调同有利于问题清晰化和寻求最好的解决途径。纵观神经网络的发展历史，没有相关学科的贡献，不同学科专家的竞争与协同，神经网络就不会有今天。

当然，人工神经网络在各个学科领域应用的研究反过来又推动其它学科的发展，推动自身的完善和发展。

神经元法则

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大脑皮层灰质探秘——神经元的信号处理法则初探--------------------------------------------------------------------------------作者:来源:生物通发布者:刘斌类别:新闻扫描日期:2004-06-21今日/总浏览:2/178来自USC和Technion医学院（以色列）的研究人员发现一些有助于揭开超复杂的大脑神经元秘密的新线索。

他们的发现刊登在本月的NatureNeuroscience上。这些发现与关于神经元加工处理信息的“算法”的一种被广泛接受的观点相抵触。

“令人吃惊的是经过了100年的现代神经系统科学研究，我们仍然不知道一个神经元的基本的信息处理功能”，USCViterbi工程学院副教授、文章作者BartlettMel说。

由于没有更有说服力的看法，因此通常认为一个大脑细胞对所接受的刺激是线性叠加的，即受到A和B两种共同刺激所产生的兴奋相当于分别受到A和B刺激所产生的兴奋的总和。

“我们证实细胞显然是不按照这个推测来运算的”，Mel说。研究组发现单个神经元中的信息总量取决于细胞表面上接受信息输入的位置。

了解一些有关大脑细胞的知识，将有助于理解这个研究组的工作和其发现的意义。大脑中进行的所以信息加工都是由神经元网络进行操控。这些活细胞具有各种各样的形状和大小尺寸，通常类似树枝状。

一个神经元表面散布着数以千计的神经突触，这些神经突触正是神经元细胞接受外界信号的位点。当受到刺激时，每个神经突触能产生一个小的局部的电压反应。

根据对神经元的传统观点，突触反应沿着神经元中像电缆一样的树突传递下去并叠加。如果总的电压反应足够大就会产生一个电位并沿着细胞的轴突传递、与其它成千上万个神经元进行交流。

“最近的证据显示这个过程并不是那么简单”，Mel说。“输入的信号可能会在神经树突中相互作用并且可能在通往细胞体的路途上发生了转化。

尤其是，神经树突的单个分枝在某种情况下能产生局部电位从而显著扩大了神经树突中的局部区域的突触反应”。研究组着手建立神经元用来合并多个突触信号的算法，从而集中研究这种组成大脑皮层灰质的锥体神经元。

这些实验在以色列的海法由论文的第一作者、Technion的研究生AlonPolsky和JackieSchiller进行。

借助大鼠的大脑皮层组织切片，Polsky和Schiller可以定位单个锥体神经元，进行染色后用细胞外电极刺激靠近树突分支的细胞。

通过1—2个刺激电极对树突的不同位置（例如在相同的或不同的树突分支上）施放电刺激，同时记录细胞体上的电压。研究人员接着比较了分别进行两种刺激时和合并在一起时的细胞体的电压反应。

“Schiller的方法最强有力的一点就是你可以看到你正在刺激哪个部位，这是因为在突触被刺激的地方染料会微弱发光”，Mel说。Mel在USC对实验设计和数据分析进行了远程合作。

“你可以对细胞上的特殊空间位置进行刺激并且观察到不同位置产生的差异。”Mel说。房地产界的关键用词“位置决定一切”，在神经元细胞中也一样。

研究资料显示当两个电极A和B刺激同一个树突分支时出现了三种不同的情况：1.如果细胞对这两种刺激（电极A和B）的总反应低于分支上的局部的电位阈值，这个总和呈线性叠加关系，即A+B。

2.如果两种输入合起来刚刚能超过局部阈值，它们的总和表现为超线性，即大于A+B。3.如果单个输入已经能够超过局部阈值，这个总和是次线性的，即小于A+B。

Mel解释了这个方法的最后一点：“如果两个人每个人都有一根火柴，一起点燃一把火，那么一旦第一根火柴点着火，再加入第二根火柴并不会使这把火两倍的光和热。第二个火柴不会起到什么作用。

”研究人员还发现不同树突分支上的输入总和总是表现出线性叠加关系，即如同点亮了两把火。这些发现支持了一个2003年由Mel的实验室进行的模型研究。

在这个模型中，他和研究生PanayiotaPoirazi推测出锥体神经元的这种行为过程。这是第一个对那些推测的实验验证。“因此，我们现在将神经元想成一个双层模型”，Mel说。

“加工的第一层发生在单个的树突分支中。每个分支独立地添加所接受的信号，然后遵从它自己的局部阈值的非线性原则。在第二层的加工中，来源于所有不同分支的信号在细胞体上进行线性叠加，并帮助决定细胞的总的域值。

”虽然这些结果很有前途，但研究组明白这不是锥体神经元的最终结论。“勿庸置疑，这仍然是个简单的模型”，Mel说。“但这种双层模型显然优于将神经元假设成简单的进行线性加合的模型。那明显与这些数据不符。

”据Mel所说，最终需要解决的另外一个难题是来自神经元的最远端即apicaltuft的突触信号可能会和细胞体近端的基部树突的输入信号以微妙的方式发生相互作用。

“我们现在希望知道我们是否需要将双层模型扩展成三层模型”，Mel说。“可能基部和顶端树突分别按照我们所说的规则运转，但当它们发生相互作用时就会有另外一种非线性的反应发生。

Mel强调说，他们发现的这种锥体神经元的算术规则可能不能适用于大脑中的所有神经元。“还有另外一些具有不同形状、输入、形态和离子通道的神经元存在”，他说。

“根据我们所观察到的神经元，这个问题可能有很多不同的答案。”尽管还有许多工作要做，但新的成像技术、逼真的模型和现代化的实验操作正在使得这项了解大脑的复杂的神经元的任务在总体上变的简单了许多。

最后，Mel说从单个神经元观察到的知识对进一步从整体上了解大脑是至关重要的。“我们常将大脑看成是一部计算机”，他说。

“如果我们想知道这部计算机是如何工作的，我们就必须首先知道它的各个部件是如何工作的。”

什么是激活孩子大脑的最好方式？

很多新手妈妈在宝宝出生后都会特别在意宝宝头围大小。她们总觉得宝宝脑袋大就是聪明，头围越大越好。其实头骨过大、也可能是脑部出现了问题的表现。

父母可以比较以下儿童头围参数表，对照下自己孩子的头围大小是否在正常范围内。那么头围大的孩子真的比头围小的孩子聪明吗，其实这是谣传。

著名的脑科学家、心理学教授洪兰说，在统计学上，脑袋大小和聪明的关系系数只有0.34，只有12%的IQ可以归因到脑体积的大小。

举个例子，我们普通人的脑重大约在1400g，爱因斯坦的脑重才1230g，大文豪屠格涅夫脑重为2012g。脑重差距如此大的二人却都是这么优秀，这说明脑袋大小跟智商高低关系不大。

那究竟是什么造成了人与人之间的智商差距呢？脑科学家研究发现，这与后期大脑发育有关，脑科学家通过观察发现，从出生以后大脑神经元连接就一直在发展。

直到二十岁才趋近于成熟，神经元连接的数量才趋于稳定，所以说大脑发育的程度与后天的经验刺激有关！很多父母都早早地给孩子报了很多兴趣班，希望孩子获得多种技能。从塑造大脑的角度来说，是有一定道理的。

每一种新环境对孩子来说都能够带来不同的体验，加速脑内神经元的建立。给孩子报兴趣班是一种选择，但不是最佳选择。著名脑科学领域的专家洪兰曾经说过：“激活大脑最好的方式，就是运动、阅读和游戏”。

而这三种方法，也被称之为激活大脑的“三把钥匙”。

第一把钥匙：运动研究发现，动作训练能够促进神经元的连接，经常运动和不经常运动的孩子相比，神经元网络会更加丰富，所以爱运动的孩子大脑更聪明（所以四肢发达，头脑简单是误区）。

如果稍微了解过脑科学，家长一定反对孩子体育课天天被语数外霸占。其实，每个人都需要多运动来保证各种激素的平衡，才不会生病。而且运动能使人分泌多巴胺、肾上腺素等激素。这些激素对人体至关重要。

多巴胺不足可能会引起多动；肾上腺素不足引会起注意力不集中。但同时家长也要注意：每个人的天分不同，要根据孩子的协调性，肌耐力等综合考量，选择符合孩子天赋的运动项目，别盲目跟风。

第二把钥匙：阅读说话是本能，而阅读是后天习性。孩子有基本对话能力后，就应该有意识培养他的阅读能力了。一般2岁为宜。洪兰说，人一分钟可以看字788个，可以说264个字，阅读所获得的信息量更多。

著名脑科学家洪兰研究发现，阅读能够刺激大脑的各个区域，文字能够帮助孩子发展所需发展的能力，而绘本中的图画还能提升孩子的审美，绘本给孩子感官的刺激丰富，更有助于大脑的发展。

父母请注意：针对幼儿选择绘本时，建议选择饱和度高的鲜艳的绘本，更有助于刺激各项感官，同时亲子阅读一定要挑选孩子感兴趣的，适合孩子的。符合孩子天性的阅读，才能事半功倍。

第三把钥匙：游戏孩子在快乐的时候，他学习任何东西都比较容易。——斯宾塞（英）只要稍微对脑科学有所了解，父母一定不会反对孩子玩游戏。

在游戏中，大脑会产生一种可以促进神经分叉生长的物质，并且是大脑发育的营养物质。换句话说，孩子游戏中的想象力在不知不觉中使他的大脑变得更加强大！这一点哈佛大学的儿童发展研究中心也早有推论。

在哈佛大学的研究中认为，通过游戏能够给孩子提供丰富的经验刺激，建立更加牢固的单脑神经元连接，而这种连接对于孩子未来学习、行为、健康都有重要作用。

父母需要记住：亲子互动游戏效果最好，同时选择游戏的时候，要满足这几点，趣味性、适龄性、创造性和难易程度的递进！

互联网神经学主要内容是什么

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互联网与神经学这两个原本距离遥远的领域，关系远比想象的要深入和密切，过去10年建立的相关理论和实践基础，使得这两个领域交叉可以产生出21世纪的新学科-互联网神经学（Internetneurology）。

互联网神经学的定义为：基于神经学的研究成果，将互联网硬件结构，软件系统，数据与信息，商业应用有机的整合起来，从而构建互联网完整架构体系，并预测互联网沿着神经学路径可能产生的新功能和新架构；根据互联网不断产生和稳定下来的功能结构，提出研究设想，分析人类大脑产生意识，思想，智能，认知的生物学基础；研究互联网和人类大脑结构如何相互影响，相互塑造，相互结合，相互促进的双巨系统交叉关系。

中文名互联网神经学外文名Internetneurology一。革命技术引发科学突破每一次人类社会的重大技术变革都会导致新领域的科学革命，大航海时代使人类看到了生物的多样性和孤立生态系统对生物的影响。

无论是达尔文还是华莱士都是跟随远航的船队才发现了生物的进化现象。大工业革命使人类无论在力量的使用还是观察能力都获得的极大的提高。为此后100年开始的物理学大突破，奠定了技术基础。

这些突破包括牛顿的万有引力，爱因斯坦的相对论，和众多科学家创建的量子力学大厦，这些突破都与”力“和”观测“有关。互联网革命对于人类的影响已经远远超过了大工业革命。

与工业革命增强人类的力量和视野不同，互联网极大的增强了人类的智慧，丰富了人类的知识。而智慧和知识恰恰与大脑的关系最为密切.二。

互联网与神经科学的7年研究历史从2008年9月，刘锋与科学院大学彭庚教授在科技论文在线发表论文“互联网进化规律的发现与分析”开始，的7年时间里，共发表论文10篇，专著《互联网进化论》一部对互联网与神经学的关系进行深入探讨。

从神经学的角度分析互联网的成熟结构，将其抽象为一个与人类大脑高度相似的组织结构-互联网虚拟大脑。寻找并定位互联网的虚拟听觉，视觉，感觉，运动神经系统，虚拟中枢神经系统等。

绘制出互联网虚拟大脑结构图，如图1。

图1互联网虚拟大脑结构图同时，我们也对应提出如果脑科学对互联网的未来发展有重要的启发作用，那么不断发展的互联网结构和功能会不会能够作为解开大脑之谜的钥匙，即人脑中在数万年前就已经包含了今天和未来成熟的互联网架构，通过神经生理学和神经心理学领域的研究实验，在人类大脑中是否可以找到Google一样的搜索引擎，Facebook一样的SNS系统，IPv4一样的地址编码系统，思科一样的路由系统。

2012年开始美国等国家的科研人员也开始注意到互联网与脑科学的关系，2012年11月16日，加州大学圣迭戈分校DmitriKrioukov在《ScientificReport》发表的论文“NetworkCosmology”提出互联网与脑神经网络的发展与构造具有高度的相似性。

2015年2月4日来自巴塞尔大学的研究人员报道称，发现大脑中的神经元像一个社会网络一样连接在一起。每个神经细胞都与许多其他的神经细胞相连接，但只有少数彼此非常相似的细胞之间会建立最强有力的联系。

这些研究结果发布在2015年2月4日的《自然》(Nature)杂志上。三。

互联网神经学的提出与研究方向互联网与神经学这两个原本距离遥远的领域，关系远比想象的要深入和密切，过去10年建立的相关理论和实践基础，使得这两个领域交叉可以产生出21世纪的新学科-互联网神经学（Internetneurology），互联网进化论作者刘锋这样定义互联网神经学（Internetneurology）：基于神经学的研究成果，将互联网硬件结构，软件系统，数据与信息，商业应用有机的整合起来，从而构建互联网完整架构体系，并预测互联网沿着神经学路径可能产生的新功能和新架构；根据互联网不断产生和稳定下来的功能结构，提出研究设想，分析人类大脑产生意识，思想，智能，认知的生物学基础；研究互联网和人类大脑结构如何相互影响，相互塑造，相互结合，相互促进的双巨系统交叉关系。

如果以脑科学和互联网为横坐标轴两端，生理学和心理学作为纵坐标的上下两段，互联网神经学将由四部分组成：互联网神经生理学，互联网神经心理学，大脑互联网生理学，大脑互联网心理学，它们之间的交叉部分将形成第五个组成部分-互联网认知科学，他们的关系如图二所示。

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四，破解人类核心机密--互联网神经学的5个组成部分互联网神经生理学（Internetneurophysiology）重点研究基于神经学的互联网基础功能和架构，包括但不限于互联网中枢神经系统，互联网感觉神经系统，互联网运动神经系统，互联网自主神经系统，互联网神经反射弧，基于深度学习等算法，运用互联网大数据进行图像，声音，视频识别等互联网人工智能处理机制。

互联网神经心理学（Internetneuropsychology.）重点研究互联网在向成熟脑结构进化的过程中，产生的类似神经心理学的互联网现象。

包括但不仅限于互联网群体智慧的产生问题，互联网的情绪问题，互联网梦境的产生和特点，互联网的智商问题等。

大脑互联网生理学（BrainInternetphysiology）重点研究大脑中存在的类似于互联网的功能结构，使得不断发展的互联网成为破解大脑生物学原理的参照系，包括但不仅限于大脑中的类搜索引擎机制，大脑中类互联网路由机制，大脑中的类IPv4/IPv6机制，大脑神经元类社交网络的交互机制，人类使用互联网对大脑生理学结构的重塑影响等。

大脑互联网心理学(BrainInternetpsychology)重点研究互联网对人类大脑在心理学层面的影响和重塑，包括但不仅限于互联网对使用者产生的网瘾问题，互联网对使用者智商影响问题，互联网对使用者情绪和社交关系的影响问题等互联网认知科学（TheInternetincognitivescience）可看做互联网神经生理学，互联网神经心理学，大脑互联网生理学，大脑互联网心理学的组合交叉，重点研究互联网和大脑两个巨系统相互影响，相互塑造，相互结合，互助进化，从而产生智慧，认知，情绪的深层次原理。

五建立在中国诞生的新学科：互联网神经学是在过去10年的研究基础上形成的新科学理论，目标是在生理学和心理学两个层面，将互联网和脑科学这两个领域进行交叉对比，从而为建立完整的互联网架构，预测互联网未来发展趋势，大脑架构和运行机理，以及智能，认知，情感的产生原理提供理论支持。

由于互联网和脑科学都处在高速发展过程中，根据互联网和脑科学出现的新进展，吸收其中的合理成分，使之成为互联网神经学发展的第一个动力。

同时运用互联网神经学理论对互联网的未来进行预测，对大脑中的未知结构和运行机制提出研究设想。根据实验结构对互联网神经学理论进行优化和调整，使之成为理论发展的第二个动力。

大脑各神经元合成神经网然后是怎么合作思考的?而突触越多也越聪明?

1，大脑各神经元合成神经网然后是依靠突触这个结构把各个神经元联系在一起，合作思考的。突触是神经元之间在功能上发生联系的部位，也是信息传递的最关键部位。

在光学显微镜下，可以看到一个神经元的轴突末梢经过多次分支，最后每一小支的末端膨大呈杯状或球状，叫做突触小体，它们可以与多个神经元的细胞体或者树突相接触，形成突触。

这种突触是由突触前膜、突触间隙、突触后膜三部分构成。

由于突触的单向传递，中枢神经系统内冲动的传递就有一定的方向，即由传入神经元传向中间神经元，再由中间神经元传向传出神经元，从而使整个神经系统的活动能够有规律地进行。

中枢神经系统中任何反射活动，都需经过突触传递才能完成。2，突触越多也越聪明这种说法是有一定道理的。

突触越多，神经回路越多，人类的思维和想法就越多，思考的宽度就越大，解决问题的办法也就越多，所以说，这种说法是被认可的。

学习不开窍的原因

作为父母最怕老师说啥话？我最怕老师说，这孩子挺聪明，就是学习不“开窍”！很多家长就期待着，孩子某天能突然收获什么内功心法，打通“任督二脉”就开窍了！

这也不是天方夜谭，很多孩子在高一时候学习成绩平平，到了高三突然如“开挂”一般，从中等生挤进前三名的例子比比皆是！为什么孩子不“开窍”？那想要孩子开窍，我们首先要了解，为啥孩子就是不开窍呢？

有以下2个原因，大脑神经网络没打通和认知构架没建立起来两种。一、大脑神经网络没打通脑科学家表明：一个人的智商是否高，与大脑皮层的神经元连接数量（网络）有着直接关系。

神经元连接的数量与外界环境的刺激有关，刺激越多神经元连接越多，孩子的对大脑越聪明。有些孩子在成长中可能缺乏外界刺激，所以大脑给人感觉不灵活。

二、大脑认知框架没建立起来孩子大脑不开窍，就是因为在不断长大得这个过程中，没有得到不断提升认知的框架，大脑对于知识的储备是零散的，很片面，就是不够具象。

比如孩子一道题讲了很多遍还是不理解，这说明孩子缺乏透过现象看本质的能力，这种能力的提升，需要通过重点量的积累来建立认知框架。那如何才能让孩子开窍？

自我驱动力的觉醒是关键无论是外界刺激，还是认知构架的建立的基础是觉醒自我驱动力，只有孩子主动去探索学习的方法、主动去了解知识，接受的刺激才越多，才能快速建立起认知构架。

自我驱动力是很多家长忽略的能力，小时候家长习惯给孩子选择衣服、鞋子、学校甚至爱好，久而久之人生好像父母的，孩子的积极主动型越来越差，父母还觉得是为孩子好，其实是在帮倒忙。

想要激发孩子的自我驱动力，家长要了解马洛斯需求理论，在这个理论中，曾经提到人类有5种需求：生理需求、安全需求、归属与爱的需求、尊重需求以及自我实现需求。

孩子自然也是如此，很多家长给了孩子生理、安全、归属的需求，却忽视了尊重和自我实现的重要性。居里夫人曾说过：“路要靠自己去走，才能越走越宽”。家长要做的是把权利交给孩子！

父母不要什么事都要大包大揽，对于学习这件事孩子上了一天课，对于知识，哪没听懂，哪没讲透，心里都有一个大概的印象，父母在旁边只能给予建议！

父母可以帮孩子拆解目标，这样对于孩子来说更容易实现，这是给孩子建议，而不是帮孩子做主。来自信任的人的鼓励除了给孩子权利，父母不要吝啬鼓励，来自信任的人的鼓励，也是孩子开窍的另一大因素。

在教育领域有一个心理效应，叫做“罗森塔尔效应”。讲述的是，有两名心理学家，一个叫罗森塔尔，另一个叫雅各布森。

他俩去到了一所学校，这个学校孩子的成绩都很低，于是就对一帮孩子进行智商测试，测试完，罗森塔尔列出一份最聪明孩子的单子（每个人都入选了），在不久以后，奇迹发现了，每个学生的成绩都取得了显著的进步，而且个个自信心爆棚，求知欲旺盛！

这个实验表明：如果想要孩子大脑开窍，父母的鼓励也非常重要，孩子听见对父母的评价，才会继续努力。所以家长们，从今天开始不要帮倒忙，干那些费力不讨好的事儿，时刻记住人生是孩子自己的，你能给的只是建议。