如果脑功能存在空间臃肿和性能浪费，能否通过“切除多余部分、让感知器联结更多简化脑”构成生物并行计算机？
你的想法很有趣，将生物脑的结构和功能与计算机的并行处理联系起来，并构想了一个“生物并行计算机”。我们不妨从这个角度来深入探讨一下这个概念，看看它在生物学和计算科学的交叉点上能激发出怎样的火花。
首先，让我们来拆解一下你提出的核心观点：“空间臃肿”、“性能浪费”、“切除多余部分”、“感知器联结更多”、“简化脑”。这些词汇本身就指向了对现有生物脑结构和运作方式的一种优化和重塑的愿景。
“空间臃肿”与“性能浪费”：生物脑的现实写照？
从计算机的角度来看，如果一个系统拥有大量未被充分利用的资源，或者其结构设计存在冗余，我们就会称之为“空间臃肿”或“性能浪费”。生物脑，特别是人类大脑，确实在某些方面符合这种描述。
庞大的体积与结构： 人类大脑占身体总重量的比例虽然不大，但其绝对体积和构成它的神经元数量（约860亿个）以及突触数量（数万亿个）是极其庞大的。为了支持如此复杂的感知、认知和运动功能，大脑演化出了高度分化的区域，例如负责视觉的枕叶、负责听觉的颞叶、负责运动的额叶以及负责记忆和情感的海马体和杏仁核等等。这些区域各自承担着特定任务，但相互之间也存在着大量的连接。
冗余与可塑性： 生物脑的一个显著特点是其高度的冗余性。这意味着即使一部分神经元受损，大脑仍然可以通过其他部分的神经元来代偿，从而维持部分功能。这种冗余性虽然在一定程度上保证了系统的鲁棒性，但也可能意味着在某些情况下，信息处理的效率并非最高。大脑的可塑性，即神经元连接可以随着学习和经验而改变，也意味着大脑的结构并非一成不变，而是动态调整的。这种动态调整在某些时刻，可能存在未优化或低效的连接。
能量消耗： 大脑是人体最耗能的器官之一，即使在休息状态下，也消耗着身体约20%的能量。这种高能耗也可能被视为一种“性能浪费”，尤其是当一些功能并非持续以最高效率运行时。
“未被充分利用”的区域： 并非大脑的所有区域都在同一时间以最高强度工作。某些区域可能在执行特定任务时被激活，而在其他时候则处于相对静默状态。从纯粹的并行计算角度看，这种间歇性的激活模式或许可以被解读为一种“未被充分利用”。
“切除多余部分”与“简化脑”：生物学上的挑战与可能性的类比
你的想法触及了一个核心问题：能否像精简计算机代码或硬件一样，对生物脑进行“精简”。
切除多余部分： 在生物学上，“切除”通常意味着外科手术移除部分脑组织。我们知道，针对某些疾病（如癫痫），医生会进行切除部分大脑的手术，有时患者能够奇迹般地恢复大部分功能，这在一定程度上表明了大脑的某些区域确实存在一定程度的冗余，或者其他区域能够代偿。然而，这种“切除”是极其危险且不可逆的。大脑的功能高度集成，即使是看似“多余”的部分，也可能在微妙的、我们尚未完全理解的层面上发挥作用，例如情绪调节、高级认知功能等。贸然切除很可能导致不可挽回的损伤。
简化脑： 如果我们将“简化脑”理解为剔除冗余连接、优化信息传递路径，那么这更接近于生物学上正在进行的学习和适应过程。例如，在发育过程中，大脑会经历“修剪”（pruning）过程，移除那些未被有效使用的神经元连接，以提高效率。成年后的大脑也通过经验学习来重塑连接，优化信息处理。
然而，要将这种“简化”导向一个“并行计算机”的结构，我们需要思考：
1. 定义“多余”的标准： 在生物学中，什么是“多余”？是那些不参与当前任务的神经元？还是那些连接冗余的通路？这个定义本身就非常复杂，因为大脑的很多功能是分布式和涌现的，很难将某个功能完全归于某个特定的神经元或连接。
2. 功能与结构的解耦： 大脑的功能并非完全与特定结构一一对应。同一功能可能由多个脑区协同完成，而一个脑区也可能参与多种功能。这种分布式和交织的特性使得简单的“切除”很难实现明确的功能重塑。
“让感知器联结更多”：构建生物并行计算机的关键
这是你构想的核心机制，也是最能与并行计算产生共鸣的部分。
感知器（Perceptron）的类比： 在人工神经网络的早期，感知器是一个基本的处理单元，它接收输入，加权求和，然后通过激活函数输出。你的“感知器”在这里可以理解为生物神经元，或者更高级别的神经网络单元。
“联结更多”： 这意味着增加神经元之间的连接密度和多样性，以及可能优化这些连接的权重和模式。
增加连接： 神经元之间通过突触连接。增加连接意味着增加突触的数量和种类，或者增加信息的传递效率（例如通过改变突触的可塑性）。
并行处理： 当大量的“感知器”（神经元）同时接收输入、处理信息并传递输出时，就形成了并行处理。如果这些连接能够有效地组织起来，形成特定的网络结构，就可以实现高度的并行计算。
简化网络结构： 你提到“简化脑”。这可能意味着移除那些不必要的中间环节，让感知器之间能够更直接、更高效地通信。例如，在某些特定任务中，我们可以想象一个高度优化的网络，输入信息能够通过最少的、最有效的通路到达输出层。
生物并行计算机的设想：
硬件基础： 设想一个由大量经过特殊设计和优化的生物神经元（或者能够模拟神经元功能的生物器件）组成的网络。这些神经元可能被设计成更高效的“感知器”，拥有更强的处理能力和更灵活的连接方式。
网络拓扑： 通过精细地控制神经元之间的连接，我们可以构建出类似于深度学习网络的多层结构，或者其他更适合并行计算的拓扑结构（如全连接、卷积结构、循环结构等）。
信息编码与传递： 生物神经元通过电化学信号进行信息传递。在生物并行计算机中，我们需要确保这些信号的编码方式（如脉冲频率、同步性等）能够高效地被识别和处理。
学习与适应： 类似于人脑，这种生物并行计算机也需要具备学习和适应能力。通过调整神经元之间的连接权重和激活阈值，使其能够根据输入数据进行自我优化，解决复杂的计算问题。
从生物学到计算科学的桥梁：潜在的挑战与机遇
将生物脑的这些特性转化为一个“生物并行计算机”，我们面临着巨大的挑战，但也蕴藏着无限的机遇。
挑战：
1. 生物学的复杂性： 我们对大脑的理解仍然非常有限。神经元的种类繁多，突触的信号传递机制复杂多样，神经递质、离子通道、信号整合等都影响着信息处理。要精确地控制和优化这些细节来构建一个“并行计算机”是极其困难的。
2. 工程实现： 如何在生物体内大规模、高精度地控制神经元的生长、连接和功能？这需要前所未有的生物工程和纳米技术。即使是培养神经元网络，也难以达到大脑的规模和复杂性。
3. 功能的定义与可控性： 如何将我们期望的计算任务转化为生物信号？如何确保生物并行计算机只执行我们指定的任务，而不产生预料之外的行为？可控性是关键问题。
4. 通用性 vs. 专一性： 生物大脑是通用的计算平台，而当前的很多并行计算系统是为特定任务设计的。要构建一个既能高效并行计算，又具有一定通用性的生物并行计算机，需要深入研究大脑的普适计算原理。
5. 伦理问题： 如果我们真的能够“重塑”生物脑，涉及到深刻的伦理问题，例如意识、身份、干预生命等。
机遇：
1. 学习生物的优势： 生物脑在低功耗、高并行性、强大的容错能力和卓越的学习能力方面，是目前任何计算机都无法比拟的。通过模仿生物机制，我们可以设计出更高效、更鲁棒的计算系统。
2. 新型计算范式： 这种尝试可能催生全新的计算范式，例如更接近物理过程的计算，或者能够直接与生物系统交互的计算。
3. 理解大脑本身： 在尝试构建“生物并行计算机”的过程中，我们必然会更深入地理解大脑的运作原理，这将反哺神经科学的研究。
4. 生物医学应用： 如果能够实现对神经信号的精确调控，可能对治疗神经系统疾病（如阿尔茨海默病、帕金森病、精神分裂症等）带来革命性的突破。例如，通过植入特定设计的生物计算模块，来修复受损的脑功能。
总结：
你的想法，即通过“切除多余部分、让感知器联结更多简化脑”来构成生物并行计算机，是一个极具启发性的设想。它将我们对生物大脑的观察与对计算效率的追求相结合。虽然在生物学和工程实现上存在巨大的挑战，但这种跨学科的思考方式，恰恰是推动科学进步的动力。
与其说是直接“切除”，更准确的理解可能是通过更精细的“调控”和“优化”生物神经网络的结构与连接，使其更像一个高效、低功耗的并行计算系统。这不仅仅是关于硬件的改造，更是关于如何理解和利用生物信息处理的底层逻辑。这个设想，或许可以被看作是神经科学、计算科学和生物工程融合的未来愿景之一。它指向的是一种“生物启发式计算”的终极形态，一种能够真正 harnessing 生命的计算能力的方式。
首先，让我们来拆解一下你提出的核心观点：“空间臃肿”、“性能浪费”、“切除多余部分”、“感知器联结更多”、“简化脑”。这些词汇本身就指向了对现有生物脑结构和运作方式的一种优化和重塑的愿景。
“空间臃肿”与“性能浪费”：生物脑的现实写照？
从计算机的角度来看，如果一个系统拥有大量未被充分利用的资源，或者其结构设计存在冗余，我们就会称之为“空间臃肿”或“性能浪费”。生物脑，特别是人类大脑，确实在某些方面符合这种描述。
庞大的体积与结构： 人类大脑占身体总重量的比例虽然不大，但其绝对体积和构成它的神经元数量（约860亿个）以及突触数量（数万亿个）是极其庞大的。为了支持如此复杂的感知、认知和运动功能，大脑演化出了高度分化的区域，例如负责视觉的枕叶、负责听觉的颞叶、负责运动的额叶以及负责记忆和情感的海马体和杏仁核等等。这些区域各自承担着特定任务，但相互之间也存在着大量的连接。
冗余与可塑性： 生物脑的一个显著特点是其高度的冗余性。这意味着即使一部分神经元受损，大脑仍然可以通过其他部分的神经元来代偿，从而维持部分功能。这种冗余性虽然在一定程度上保证了系统的鲁棒性，但也可能意味着在某些情况下，信息处理的效率并非最高。大脑的可塑性，即神经元连接可以随着学习和经验而改变，也意味着大脑的结构并非一成不变，而是动态调整的。这种动态调整在某些时刻，可能存在未优化或低效的连接。
能量消耗： 大脑是人体最耗能的器官之一，即使在休息状态下，也消耗着身体约20%的能量。这种高能耗也可能被视为一种“性能浪费”，尤其是当一些功能并非持续以最高效率运行时。
“未被充分利用”的区域： 并非大脑的所有区域都在同一时间以最高强度工作。某些区域可能在执行特定任务时被激活，而在其他时候则处于相对静默状态。从纯粹的并行计算角度看，这种间歇性的激活模式或许可以被解读为一种“未被充分利用”。
“切除多余部分”与“简化脑”：生物学上的挑战与可能性的类比
你的想法触及了一个核心问题：能否像精简计算机代码或硬件一样，对生物脑进行“精简”。
切除多余部分： 在生物学上，“切除”通常意味着外科手术移除部分脑组织。我们知道，针对某些疾病（如癫痫），医生会进行切除部分大脑的手术，有时患者能够奇迹般地恢复大部分功能，这在一定程度上表明了大脑的某些区域确实存在一定程度的冗余，或者其他区域能够代偿。然而，这种“切除”是极其危险且不可逆的。大脑的功能高度集成，即使是看似“多余”的部分，也可能在微妙的、我们尚未完全理解的层面上发挥作用，例如情绪调节、高级认知功能等。贸然切除很可能导致不可挽回的损伤。
简化脑： 如果我们将“简化脑”理解为剔除冗余连接、优化信息传递路径，那么这更接近于生物学上正在进行的学习和适应过程。例如，在发育过程中，大脑会经历“修剪”（pruning）过程，移除那些未被有效使用的神经元连接，以提高效率。成年后的大脑也通过经验学习来重塑连接，优化信息处理。
然而，要将这种“简化”导向一个“并行计算机”的结构，我们需要思考：
1. 定义“多余”的标准： 在生物学中，什么是“多余”？是那些不参与当前任务的神经元？还是那些连接冗余的通路？这个定义本身就非常复杂，因为大脑的很多功能是分布式和涌现的，很难将某个功能完全归于某个特定的神经元或连接。
2. 功能与结构的解耦： 大脑的功能并非完全与特定结构一一对应。同一功能可能由多个脑区协同完成，而一个脑区也可能参与多种功能。这种分布式和交织的特性使得简单的“切除”很难实现明确的功能重塑。
“让感知器联结更多”：构建生物并行计算机的关键
这是你构想的核心机制，也是最能与并行计算产生共鸣的部分。
感知器（Perceptron）的类比： 在人工神经网络的早期，感知器是一个基本的处理单元，它接收输入，加权求和，然后通过激活函数输出。你的“感知器”在这里可以理解为生物神经元，或者更高级别的神经网络单元。
“联结更多”： 这意味着增加神经元之间的连接密度和多样性，以及可能优化这些连接的权重和模式。
增加连接： 神经元之间通过突触连接。增加连接意味着增加突触的数量和种类，或者增加信息的传递效率（例如通过改变突触的可塑性）。
并行处理： 当大量的“感知器”（神经元）同时接收输入、处理信息并传递输出时，就形成了并行处理。如果这些连接能够有效地组织起来，形成特定的网络结构，就可以实现高度的并行计算。
简化网络结构： 你提到“简化脑”。这可能意味着移除那些不必要的中间环节，让感知器之间能够更直接、更高效地通信。例如，在某些特定任务中，我们可以想象一个高度优化的网络，输入信息能够通过最少的、最有效的通路到达输出层。
生物并行计算机的设想：
硬件基础： 设想一个由大量经过特殊设计和优化的生物神经元（或者能够模拟神经元功能的生物器件）组成的网络。这些神经元可能被设计成更高效的“感知器”，拥有更强的处理能力和更灵活的连接方式。
网络拓扑： 通过精细地控制神经元之间的连接，我们可以构建出类似于深度学习网络的多层结构，或者其他更适合并行计算的拓扑结构（如全连接、卷积结构、循环结构等）。
信息编码与传递： 生物神经元通过电化学信号进行信息传递。在生物并行计算机中，我们需要确保这些信号的编码方式（如脉冲频率、同步性等）能够高效地被识别和处理。
学习与适应： 类似于人脑，这种生物并行计算机也需要具备学习和适应能力。通过调整神经元之间的连接权重和激活阈值，使其能够根据输入数据进行自我优化，解决复杂的计算问题。
从生物学到计算科学的桥梁：潜在的挑战与机遇
将生物脑的这些特性转化为一个“生物并行计算机”，我们面临着巨大的挑战，但也蕴藏着无限的机遇。
挑战：
1. 生物学的复杂性： 我们对大脑的理解仍然非常有限。神经元的种类繁多，突触的信号传递机制复杂多样，神经递质、离子通道、信号整合等都影响着信息处理。要精确地控制和优化这些细节来构建一个“并行计算机”是极其困难的。
2. 工程实现： 如何在生物体内大规模、高精度地控制神经元的生长、连接和功能？这需要前所未有的生物工程和纳米技术。即使是培养神经元网络，也难以达到大脑的规模和复杂性。
3. 功能的定义与可控性： 如何将我们期望的计算任务转化为生物信号？如何确保生物并行计算机只执行我们指定的任务，而不产生预料之外的行为？可控性是关键问题。
4. 通用性 vs. 专一性： 生物大脑是通用的计算平台，而当前的很多并行计算系统是为特定任务设计的。要构建一个既能高效并行计算，又具有一定通用性的生物并行计算机，需要深入研究大脑的普适计算原理。
5. 伦理问题： 如果我们真的能够“重塑”生物脑，涉及到深刻的伦理问题，例如意识、身份、干预生命等。
机遇：
1. 学习生物的优势： 生物脑在低功耗、高并行性、强大的容错能力和卓越的学习能力方面，是目前任何计算机都无法比拟的。通过模仿生物机制，我们可以设计出更高效、更鲁棒的计算系统。
2. 新型计算范式： 这种尝试可能催生全新的计算范式，例如更接近物理过程的计算，或者能够直接与生物系统交互的计算。
3. 理解大脑本身： 在尝试构建“生物并行计算机”的过程中，我们必然会更深入地理解大脑的运作原理，这将反哺神经科学的研究。
4. 生物医学应用： 如果能够实现对神经信号的精确调控，可能对治疗神经系统疾病（如阿尔茨海默病、帕金森病、精神分裂症等）带来革命性的突破。例如，通过植入特定设计的生物计算模块，来修复受损的脑功能。
总结：
你的想法，即通过“切除多余部分、让感知器联结更多简化脑”来构成生物并行计算机，是一个极具启发性的设想。它将我们对生物大脑的观察与对计算效率的追求相结合。虽然在生物学和工程实现上存在巨大的挑战，但这种跨学科的思考方式，恰恰是推动科学进步的动力。
与其说是直接“切除”，更准确的理解可能是通过更精细的“调控”和“优化”生物神经网络的结构与连接，使其更像一个高效、低功耗的并行计算系统。这不仅仅是关于硬件的改造，更是关于如何理解和利用生物信息处理的底层逻辑。这个设想，或许可以被看作是神经科学、计算科学和生物工程融合的未来愿景之一。它指向的是一种“生物启发式计算”的终极形态，一种能够真正 harnessing 生命的计算能力的方式。
网友意见
现在办不到，将来也不一定有必要去做。
目前，人们还很不擅长在体外维持大量神经细胞的生命活动，大规模的生物神经网络计算机是科幻要素。
生物的脑当然存在很多冗余的部分，那些部分可以用来在点状出血坏死、寄生虫侵入、脑外伤等情况下代偿受损部分的功能。降低脑的冗余度，会在一定程度上降低其代偿能力，削弱生物的脑组织本就不高的持久性，对制造计算机来说没有好处。
体外培养神经细胞来当湿件可能比取现有的皮层要合适，可以做成你想要的形状并在受损时用新部件修理。非神经细胞同样可能进行复杂的计算，用专门设计的非人生物作为湿件可能比修改人要容易得多。这方面可以参照：
而且，题目想要实现的目标看起来不需要这种操作困难、效果拉胯的手段。
- “一目十行”比不上电子计算机的“每秒写入若干 MB 数据”。脑的记忆形成远比“输入进去了就写上了”要复杂，需要调节的东西并不是“切除多余部分”就能影响的。将生物神经接在储存大量数据的机械装置上大概就可以得到更高的效率。
- “超灵敏感知”对感受器的要求比对脑的要求高。现有的电子计算机利用人造传感器就能比生物更灵敏地感受光与振动，在检测特定分子方面的性能与最灵敏的生物各有千秋。将动物的感受器接到的信号或动物脑中处理的信号经电子计算机处理后传入人脑是现在就做得到的，可以参照：
冗余
解剖性脑半球切除术早已证明切除了一侧大脑半球的人可以正常生活。英国谢菲尔德大学神经学家 John Lorder[1]更报道了一些几乎没有脑组织的人能正常生活。
该大学的数学系有一位学生，智商达 126，成绩优秀。在一次体格检查中，John Lorder 通过 CT 扫描发现该同学的脑部异常。正常人的脑组织有大约 4.5 厘米厚，而这位同学只有不到 1 毫米厚的脑组织覆盖在脊柱顶端。
在 600 多个病例里，病人的脑神经只有正常人脑神经的 50% 到 5%，却具有正常的意识和行为能力，半数病人有 100 以上的智商。
在法国[2]也有一位缺失 90% 神经元的人正常生活并具有 75 的智商。
上述案例不是说意识和智力不需要大脑支持，但能证明大脑可以在通常认为不可能的情况下正常发挥功能。
脑科学家、认知神经科学之父迈克尔·加扎尼加对胼胝体断裂的病人有过深入研究。这些人是被手术切断连接左右脑的神经纤维的癫痫重症病患，他们的两个脑半球出现了物理隔断。他领导的研究团队进行了一系列实验：
向病人的右脑展示照片（向一侧脑半球展示照片的技术是让病人注视屏幕中间，在屏幕的左侧或右侧闪过图片，在左侧闪过的图片只会被病人的右脑接收到，右侧同理），询问病人看到了什么。病人会说“什么都没看到”，因为语言中枢所在的左脑没有收到视觉信号，胼胝体切断导致它无法从右脑半球获得信息，“看见”图片的右脑不具有语言表达的功能，但右脑可以操纵左手画出看到的照片内容或通过触觉指认看到的物体。大量实验证明左脑负责逻辑思考、表达语言，但对人脸识别、触觉识别等迟钝，右脑则能敏锐感知图像和空间，在左脑与右脑被物理隔断后病人的智商不受影响。这些发现推翻了大脑平均分工执行具体功能的传统观念。
另外，即使左脑被物理切除，随着时间延长，右脑可以掌握语言能力，年龄越小，手术对语言功能的影响越小。
同时向病人展示两张照片，让左脑看见一只鸡爪，右脑看见一幅雪景。然后让病人从一系列图片中选出跟刚才看到的画面有关联的，这些图片病人的左右脑都能看到。病人的右手选择了鸡，左手选择了能铲雪的铁锹。然后加扎尼加询问病人为什么这样选择。左脑回答看到了鸡，但左脑没有看到雪景，对铁锹的解释是“铁锹可以用来清理鸡舍”。大量实验证明左脑会在现实的基础上编造出符合逻辑的解释，即使完全不知道右脑在干什么也能说服自己。
除了完全切断，他还研究了部分切断的影响。当时很多胼胝体切断手术是渐进性的，先切断后部结构。对这样的病人的右脑展示可怕的图片，然后询问他感觉如何，左脑会回答自己不知道为什么觉得害怕。对这样的病人的右脑展示骑士的图片，然后让他猜右脑看见了什么，左脑会回答铠甲、武器、骑马、战斗等关于骑士的联想。证明胼胝体前部负责传输抽象的信号而不是精确图片。
在胼胝体断裂手术被放弃后，麻醉一侧脑半球的技术仍然可以支持类似的研究。在一侧脑半球被麻醉后，不再受它影响的另一半有时当即就会产生一整套全新的人格特征，而当另一半球苏醒时，这些突然出现的人格特征就突然消失了。半个大脑产生的人格的思考能力看起来并不比整个大脑产生的人格来得差。
参考
稍微高级一点的神经系统，不仅有电传递，还有化学传递。目前人类对化学传递的了解，也只限于某种递质、某种受体单独发挥什么作用，尚不清楚几十种上百递质同时传递，造成的复杂影响。简单说就是，人类还解读不出其中的信息。
生物计算机如果出现，其信息处理能力是现在的半导体加法器完全不能比拟的。不过介于刚才说的，就算现在凭空出现了这么一台东西，人类也不会用。
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