人脑研究的论文

人脑研究的论文

　　电脑与人脑论文
　　这次研究的目的身为新世纪的人，有的竟然连人脑和电脑的区别都不知道。这次研究的主要是让所有的人知道和电脑的区别。通过这次研究使每个人了解人脑和电脑的区别，这次活动主要从人脑和电脑的发展史、结构、外型等几个方面展开研究。让新世纪的每个人都了解人脑和电脑，让每个人拓展自己的视野，丰富自己的生活，充实自我，完善自我。
　　活动过程：
　　首先，我们来了解一下人脑的发展史和结构。远古时期，人类的脑容量非常小。随着时间的推移，人类需要记忆的东西越来越多，人类的闹用量已经不能够满足了，人类发明了“结绳”等记忆方法。直到近人类的出现，人类的脑容量逐渐增大，在时间的催促下，近代人类的脑容量已经定型——与现代人的脑容量差不多。人脑的结构主要分为大脑、小脑和脑干三部分。
　　其次，我们来了解一下电脑的发展史和结构。21世纪人类最伟大的发明之一——电脑诞生了。起初的电脑非常大——有几间屋那么大，需要十几个人一起操控。随着科技的发展，电脑所占空间越来越小，功能越来越多。直到今天最为先进的掌上电脑也已经早已经被设计出来了。电脑的机构主要是由输入设备、输出设备等组成。电脑的最重要部分是荧屏中的那个“部件”——集成电路。
　　然后，我们了解一下人脑和电脑的外型。人脑的外型就像去了壳的核桃仁一样，分为左右两部分。人的左脑和右脑是成轴对称的，大脑占大部分空间，其次是小脑，脑干占的空间最少，而且在最后边，但它们的作用都非常重要。电脑分为台式电脑、笔记本、掌上电脑等，它们的外型更是五花八门的。首先，台式电脑的主机像个长方体，荧屏像一台电视机，键盘就像一个较薄的长方体。笔记本和台式电脑大体相同，只不过笔记本无主机。掌上电脑的外形和手机十分相似。掌上电脑的荧屏可以用手触摸，掌上电脑可以随声携带，这是他最大的优点。
　　最后，我们来了解一下人脑和电脑其余明显的不同。人脑是人类各种生理活动，生命运动的控制中心；人脑周围神经系统，运输系统等；人脑内含有许多中枢系统，如语言中枢系统，运动中枢系统等。电脑是人类智慧的结晶；电脑需要靠电来运行；电脑内含有许多系统；多种设备，电脑的储存能力强。电脑即可以帮助人类完成工作，也可以帮助人类缓解压力。电脑是把双刃剑，我们既不要过于沉迷于网络，也不要不上网。总之，要谨慎对待网络。
　　感想：通过这次活动是我们了解了人脑和电脑的区别——人脑和电脑的发展史、结构、外型的区别。这次活动让我更加准群的了解了人脑和电脑，同时拓展了我的视野，丰富了我的生活，激发了我的好奇心，是我对生活更加充满了期待，是我自己更加充实、更加完善。以后我还会参加这样的活动，使我更加的“完美”。让我的失业更加宽广，生活更加丰富，思想更加丰富。
　　总结收获：
　　通过这次活动使我更加了解了人脑和电脑的区别,是我生活更加充实、更加完善、更加丰富，这次也拓展了我的视野，激发了我的好奇心。同时在这次活动中，我发现我们组组员非常团结，非常有默契，自觉遵守纪律，这次活动也是我们与老师的沟通增多了，是我们的师生关系更加融洽！这次活动让我懂得了什么叫做“友情”，什么叫做“师生情”。这次活动让我懂得了什么叫做“团结”，什么叫做“默契”。在这次活动中我们大家一起认真的研究，调查，这使我深深感动。这次活动让我更加清楚的明白了人脑和电脑，这次活动让我对未来的生活更加充满了期待，让我更加充满了信心去迎接未来，挑战未来，让我对于未来的“电脑”更加充满了想象。这次活动之后，我明白了做什么事都需要别人的帮助，都需要与别人交流，正所谓“兄弟齐心，其力断金。”总之，我要好好学习，将来去制造，体积更小，功能更多的电脑。我相信我在“朋友、同学、老师”的帮助下，一定会成功的！
　　组员感想：
　　通过这次活动，我体会与认识到了人脑的区别，觉得人类世界是如此的奇妙，人类生活是如此的丰富与精彩，以前曾经对此问题也曾对此问题感兴趣一直想找时间去研究、取法向里面的一些奥秘，但没有时间和足够的帮手，自从有了研究性学习，能跟自己喜欢的小组成员与老师还有足够的资料将这次活动顺利的完成了，也起到了相应的结果，弥足了课外知识，增加了自己的视野是一次比较有意义的活动，同时也发扬了团体精神，小组成员互帮互助，十分团结，增添了团队友谊，同学、老师之间的感情进一步加深了。团队精神增强，这是一次很有价值意义的活动。
　　希望学校的领导和老师能够多开展一些这样有意义的活动，不但能放松学习的压力，又能开拓自己的视野，更能考验我们学生自身的能力，还有团队精神。

人工智慧论文三篇？

人工智慧是用人工的方法和技术模仿、延伸和扩充套件人的智慧，实现某些“机器思维”。以下是我整理分享的人工智慧论文的相关文章，欢迎阅读!

人工智慧的应用与发展研究

摘 要：人工智慧是用人工的方法和技术模仿、延伸和扩充套件人的智慧，实现某些“机器思维”。本文在阐述人工智慧定义的基础上，详细分析了人工智慧的应用领域和当前的发展状况，深入探讨了人工智慧未来的发展。

关键词：人工智慧;应用;问题;发展

当前，人工智慧这个术语已被用作“研究如何在机器上实现人类智慧”这门学科的名称。从这个意义上说，可把它定义为：是一门研究如何构造智慧机器或智慧系统，使它能模拟、延伸、扩充套件人类智慧的学科。具体来说，人工智慧就是研究如何使机器具有能听、会说、能看、会写、能思维、会学习、能适应环境变化、能解决各种实际问题的一门学科。

一、人工智慧的应用现状

大部分学科都有各自的研究领域，每个领域都有其独有的研究课题和研究技术。在人工智慧中，这样的分支包含自动定理证明、问题求解、自然语言处理、人工智慧方法、程式语言和智慧资料检索系统及自动程式设计等等。在过去的30年中，已经建立了一些具有人工智慧的微机软体系统。

目前，人工智慧的应用领域主要有以下几个方面：一是问题求解。到目前为止，人工智慧程式能知道如何思考他们解决的问题;二是逻辑推理与定理证明。逻辑推理是人工智慧研究中最持久的领域之一。定理寻找一个证明或反证，不仅需要有根据假设进行演绎的能力，而且许多非形式的工作，在人工智慧方法的研究中定理证明是一个极其重要的论题。三是自然语言处理。自然语言的处理是人工智慧技术应用与实际领域的典范，目前该领域的主要课题是:计算机系统如何以主题和对话情景为基础，注重大量的尝试一一世界知识和期望作用，生成和理解自然语言。四是智慧资讯检索技术。资讯获取和净精华技术已成为当代电脑科学与技术研究中迫切需要研究的课题，将人工智慧技术应用于这一领域是人工智慧走向广泛实际应用的契机与突破口。五是专家系统。专家系统是目前人工智慧中最活跃、最有成效的研究领域，它是一种具有特定领域内大量知识与经验的程式系统。

二、人工智慧的发展瓶颈

人工智慧AI学科自1956年诞生至今已走过50多个年头，就研究解释和模拟人类智慧、智慧行为及其规律这一总目标来说，已经迈出了可喜的一步，某些领域已取得了相当的进展。但从整个发展的过程来看，人工智慧发展曲折，而且还面临不少难题，主要有以下几个方面：

一研究方法不足

人工智慧发展到今天，已经取得了长足进步，但人类对人脑结构和工作模式的认识还不全面、不深入，这也就决定了现阶段神经网路模型无法真正实现对人脑的模拟;矽基元素组成的电子器件与碳基元素组成的神经元组织在物理及化学属性上有很大的不同，适合于人脑的工作模式，但并不适应神经网路计算机;根据马克思主义实践论观点，人脑是人类长期劳动实践的产物，仅靠在实验室里电子器件以及线路的排列组合是不可就能实现模拟的。

二机器翻译存在困难

目前机器翻译所面临的主要问题仍然是构成句子的单词和歧义性问题。歧义性问题一直是自然语言理解中的一大难关，要消除歧义性就要对原文的每一个句子及其上下文进行分析理解，寻找导致歧义的词和片语在上下文中的准确意义。然而，计算机却往往孤立地将句子作为理解单位。另外，即使对原文有了一定的理解，理解的意义如何有效地在计算机里表示出来也存在问题。目前的NLU系统几乎不能随着时间的增长而增强理解力，系统的理解大都局限于表层上，没有深层的推敲，没有学习，没有记忆，更没有归纳。导致这种结果的原因是计算机本身结构和研究方法的问题。现在NLU的研究方法很不成熟，大多数研究局限在语言这一单独的领域，而没有对人们是如何理解语言这个问题做深入有效的探讨。

三模式识别存在困惑

虽然使用计算机进行模式识别的研究与开发已取得大量成果，有的已成为产品投入实际应用，但是它的理论和方法与人的感官识别机制是全然不同的。人的识别手段、形象思维能力，是任何最先进的计算

机识别系统望尘莫及的，另一方面，在现实世界中，生活并不是一项结构严密的任务，一般家畜都能轻而易举地对付，但机器不会，这并不是说它们永远不会，而是说目前不会。

三、人工智慧发展的思考

人工智慧具有十分巨大的发展潜力，当前人工智慧虽然经过多年研究已取得了一定成绩，但这也仅仅是刚刚开始而已，继续研究下去在很多方面都会有重大的突破。尤其是在科学技术日新月异的今天，各种新科技的出现层出不穷，人工智慧将来的发展将不可 *** ：一是构建智慧计算机，代替人类从事脑力劳动。将人类从繁杂的脑力劳动中解放出来，从而极大的提高运算速度和效率;二是机器学习。科学家一直在致力于研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能。虽然在过去的很长的一段时间内都没有取得十分显著的成果，但许多新的学习方法相继问世，并且已经有了实际的应用，这充分说明在这方面的研究已经有了很大的进步。二是自然语言处理。它是电脑科学领域与人工智慧领域中的一个重要方向。在经过人工智慧研究人员的艰苦努力之后，在该领域中已取得了大量令人瞩目的理论与实际应用成果，许多产品已经进入了众多领域。智慧资讯检索技术在Internet技术的影响下，近年来发展势头十分迅猛，而且已经成为了人工智慧的一个独立研究分支。

人工智慧始终处于计算机这门学科的前沿，其研究的理论和成果在很大程度上将控制科学与技术，决定计算机技术的发展方向。现如今，已经有许多人工智慧的研究成果进入到人们的日常生活中。将来，人工智慧技术的发展也必将会给人们的工作、生活和教育等带来长远深刻的影响。

Nature 论文：探索深度神经网络之间的个体差异

深度神经网络（DNNs）是 AI 领域的重要成果，但它的 “存在感” 已经不仅仅限于该领域。

一些前沿生物医学研究，也正被这一特别的概念所吸引。特别是计算神经科学家。

在以前所未有的任务性能彻底改变计算机视觉之后，相应的 DNNs 网络很快就被用以试着解释大脑信息处理的能力，并日益被用作灵长类动物大脑神经计算的建模框架。经过任务优化的深度神经网络，已经成为预测灵长类动物视觉皮层多个区域活动的最佳模型类型之一。

用神经网络模拟大脑或者试图让神经网络更像大脑正成为主流方向的当下，有研究小组却选择用神经生物学的方法重新审视计算机学界发明的DNNs。

而他们发现，诸如改变初始权重等情况就能改变网络的最终训练结果。这对使用单个网络来窥得生物神经信息处理机制的普遍做法提出了新的要求：如果没有将具有相同功能的深度神经网络具有的差异性纳入考虑的话，借助这类网络进行生物大脑运行机制建模将有可能出现一些随机的影响。要想尽量避免这种现象，从事 DNNs 研究的计算神经科学家，可能需要将他们的推论建立在多个网络实例组的基础上，即尝试去研究多个相同功能的神经网络的质心，以此克服随机影响。

而对于 AI 领域的研究者，团队也希望这种表征一致性的概念能帮助机器学习研究人员了解在不同任务性能水平下运行的深度神经网络之间的差异。

人工神经网络由被称为 “感知器”、相互连接的单元所建立，感知器则是生物神经元的简化数字模型。人工神经网络至少有两层感知器，一层用于输入层，另一层用于输出层。在输入和输出之间夹上一个或多个 “隐藏” 层，就得到了一个 “深层” 神经网络，这些层越多，网络越深。

深度神经网络可以通过训练来识别数据中的特征，就比如代表猫或狗图像的特征。训练包括使用一种算法来迭代地调整感知器之间的连接强度（权重系数），以便网络学会将给定的输入（图像的像素）与正确的标签（猫或狗）相关联。理想状况是，一旦经过训练，深度神经网络应该能够对它以前没有见过的同类型输入进行分类。

但在总体结构和功能上，深度神经网络还不能说是严格地模仿人类大脑，其中对神经元之间连接强度的调整反映了学习过程中的关联。

一些神经科学家常常指出深度神经网络与人脑相比存在的局限性：单个神经元处理信息的范围可能比 “失效” 的感知器更广，例如，深度神经网络经常依赖感知器之间被称为反向传播的通信方式，而这种通信方式似乎并不存在于人脑神经系统。

然而，计算神经科学家会持不同想法。有的时候，深度神经网络似乎是建模大脑的最佳选择。

例如，现有的计算机视觉系统已经受到我们所知的灵长类视觉系统的影响，尤其是在负责识别人、位置和事物的路径上，借鉴了一种被称为腹侧视觉流的机制。

对人类来说，腹侧神经通路从眼睛开始，然后进入丘脑的外侧膝状体，这是一种感觉信息的中继站。外侧膝状体连接到初级视觉皮层中称为 V1 的区域，在 V1 和 V4 的下游是区域 V2 和 V4，它们最终通向下颞叶皮层。非人类灵长类动物的大脑也有类似的结构（与之相应的背部视觉流是一条很大程度上独立的通道，用于处理看到运动和物体位置的信息）。

这里所体现的神经科学见解是，视觉信息处理的分层、分阶段推进的：早期阶段先处理视野中的低级特征（如边缘、轮廓、颜色和形状），而复杂的表征，如整个对象和面孔，将在之后由颞叶皮层接管。

如同人的大脑，每个 DNN 都有独特的连通性和表征特征，既然人的大脑会因为内部构造上的差异而导致有的人可能记忆力或者数学能力更强，那训练前初始设定不同的神经网络是否也会在训练过程中展现出性能上的不同呢？

换句话说，功能相同，但起始条件不同的神经网络间究竟有没有差异呢？

这个问题之所以关键，是因为它决定着科学家们应该在研究中怎样使用深度神经网络。

在之前 Nature 通讯发布的一篇论文中，由英国剑桥大学 MRC 认知及脑科学研究组、美国哥伦比亚大学 Zuckerman Institute 和荷兰拉德堡大学的 Donders 脑科学及认知与行为学研究中心的科学家组成的一支科研团队，正试图回答这个问题。论文题目为《Individual differences among deep neural network models》。

根据这篇论文，初始条件不同的深度神经网络，确实会随着训练进行而在表征上表现出越来越大的个体差异。

此前的研究主要是采用线性典范相关性分析（CCA，linear canonical correlation analysis）和 centered-kernel alignment（CKA）来比较神经网络间的内部网络表征差异。

这一次，该团队的研究采用的也是领域内常见的分析手法 —— 表征相似性分析（RSA，representational similarity analysis）。

该分析法源于神经科学的多变量分析方法，常被用于将计算模型生产的数据与真实的大脑数据进行比较，在原理上基于通过用 “双（或‘对’）” 反馈差异表示系统的内部刺激表征（Inner stimulus representation）的表征差异矩阵（RDMs，representational dissimilarity matrices），而所有双反馈组所组成的几何则能被用于表示高维刺激空间的几何排布。

两个系统如果在刺激表征上的特点相同（即表征差异矩阵的相似度高达一定数值），就被认为是拥有相似的系统表征。

表征差异矩阵的相似度计算在有不同维度和来源的源空间（source spaces）中进行，以避开定义 “系统间的映射网络”。本研究的在这方面上的一个特色就是，使用神经科学研究中常用的网络实例比较分析方法对网络间的表征相似度进行比较，这使得研究结果可被直接用于神经科学研究常用的模型。

最终，对比的结果显示，仅在起始随机种子上存在不同的神经网络间存在明显个体差异。

该结果在采用不同网络架构，不同训练集和距离测量的情况下都成立。团队分析认为，这种差异的程度与 “用不同输入训练神经网络” 所产生的差异相当。

如上图所示，研究团队通过计算对应 RDM 之间的所有成对距离，比较 all-CNN-C 在所有网络实例和层、上的表示几何。

再通过 MDS 将 a 中的数据点（每个点对应一个层和实例）投影到二维。各个网络实例的层通过灰色线连接。虽然早期的代表性几何图形高度相似，但随着网络深度的增加，个体差异逐渐显现。

在证明了深度神经网络存在的显著个体差异之后，团队继续探索了这些差异存在的解释。

随后，研究者再通过在训练和测试阶段使用 Bernoulli dropout 方法调查了网络正则化（network regularization）对结果能造成的影响，但发现正则化虽然能在一定程度上提升 “采用不同起始随机种子的网络之表征” 的一致性，但并不能修正这些网络间的个体差异。

最后，通过分析网络的训练轨迹与个体差异出现的过程并将这一过程可视化，团队在论文中表示，神经网络的性能与表征一致性间存在强负相关性，即网络间的个体差异会在训练过程中被加剧。

总而言之，这项研究主要调查了多个神经网络在最少的实验干预条件下是否存在个体差异，即在训练开始前为网络设置不同权重的随机种子，但保持其他条件一致，并以此拓展了此前与 “神经网络间相关性” 有关的研究。

除了这篇 这篇 研究以外，“深度学习三巨头” 之一、著名 AI 学者 Hinton 也有过与之相关的研究，论文名为《Similarity of Neural Network Representations Revisited》，文章探讨了测量深度神经网络表示相似性的问题，感兴趣的读者可以一并进行阅读。

Refrence：

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