第785章 人脑计算模型（2 / 3）

的非常浅显的常识性知识，数以百亿的神经元细胞以及复杂到极致的神经纤维连接，庞大的难以想象的立体并行网络，仅仅这些知识已经令肖远对人的大脑的复杂程度叹为观止。

接下來的内容讲述了人类思维的模型，脑神经元之间通过神经微电流进行连接，天文数量级的神经元连接之间的电流流动会形成统计上的规律，这个规律的宏观外在反映就是人的思维活动。

而所谓的记忆是人接受的外部刺激可以在人脑特定区域形成相对牢固的连接网络，这些连接的牢固性因人而异，也与人受到的外部刺激强度，和重复次数有关，这些原理也解释了为什么人的记忆力有强有弱，以及为什么需要反复背诵才能将东西记牢的原理。

“因为人脑神经网络的高度复杂及随机性，找到能够完整描述该网络的数学模型非常困难，其概率无限接近于0。”这是第一节最后给出的一句话，对于这句话，肖远非常认同，他记得在和史密斯教授讨论人工智能发展的时候，史密斯曾经说过一句话，如果有一天有人能够抽象出人脑的计算模型，那么不出数年，就会有完全等同于人类智能，甚至超越人类智能的人工智能体出现。

“超大规模集成电路将数亿，乃至数十亿的晶体管集成到方寸之间，这是迄今为止人类最伟大的发明之一……”

在对人脑的计算原理简介结束后，文章进入了第二节，超大规模集成电路，这一节的行文方式和第一节相同，只是对超大规模集成电路及其实现原理做了简介。

“虽然超大规模集成电路的集成度已经达到纳米级，甚至将來还会更高，而且实现原理和实现目的各不相同，但是任何一种超大规模集成电路的设计逻辑都是可以用相对简单的数学模型进行描述的……”

文章在第二节最后列出了某种通用的超大规模集成电路的数学模型，实际上这个模型非常复杂，肖远因为这方面基础知识的欠缺，对这个模型也只能看懂个大概，具体细节方面他理解的并不是特别清楚。

第二节在给出超大规模集成电路的内容后结束，行文进入了第三节，人脑智能系统模型。

第三节是第一章的核心内容，篇幅最长，行文也最详细，在这一节开头，先对人脑的实现原理与超大规模集成电路做了一番类比假设，比如将脑神经细胞比作超大规模集成电路中的晶体管，或者某个晶体管功能单元，将神经元细胞间的神经纤维比作集成电路中晶体管之间的电路连接等等。

在这个类比的基础上，通过对超大