Ykt*_*ula 6 c artificial-intelligence internals
这个问题与873448有关.
来自维基百科:
Blue Brain项目试图通过将哺乳动物大脑逆向工程化至分子水平来创建合成大脑.[...]使用运行Michael Hines的NEURON软件的Blue Gene超级计算机,模拟不仅仅是一个人工神经网络,而是一个生物学上真实的神经元模型.
"如果我们正确地建造它,它应该说话并具有智慧,并且表现得像人类一样."
我的问题是软件如何在内部工作.如果它"涉及生物学上真实的神经元模型",那么它与神经网络有何不同,为什么神经网络不能很好地模拟生物大脑,而这个项目能够实现？而且,NEURON软件如何在模拟中使用？
最后,如果这个问题不属于这里,我很抱歉(也许BioStar StackExchance会是一个更好的问题).
NEURON 软件通过不同离子通道对细胞内外的离子通量进行建模，从而对神经元细胞进行建模。这些运动在神经元膜的内部和外部之间产生电位差，并且这种电位的调节允许不同的神经元相互通信。存在多种神经元生物物理模型，例如整合与激发模型或霍奇金-赫胥黎模型
除了名称相同之外，人工神经网络与生物神经网络几乎没有任何关系。它们是一种以加权方式相互连接的数学结构，允许接受一个或多个输入并产生一个或多个输出。
编辑：我必须补充一点，尽管蓝色计划是朝着建模整个大脑迈出的令人难以置信且非常令人钦佩的一步，但我们离这个目标还很远很远。所有这些都是模型，因此它们近似于生物细胞的行为，但它们绝不是完整的。此外，这些模型分析的神经元的“选择”存在很大偏差。大多数模型代表大脑的某些区域（例如皮层或海马体），其中 1）我们拥有相当多的知识，2）由协同工作的神经元细胞的组织结构构成。大脑的其他部分可能并不那么容易建模（请注意，我以开玩笑的方式使用“琐碎”，我并不是说建模皮质很容易！），但我想这的细节会有点超出了 SO 的范围。也许当认知科学提案生效时，您可以在那里提出问题！
最后，为了纠正引用的说法，该项目确实对大鼠的体感皮层进行了建模，这只是整个大鼠大脑的很小一部分。