大脑最关键的是学习和记忆，学习和记忆也是人工网络关键的功能 。 但是人的学习是怎么来的呢？我们感觉、运动、认知、行为，所有的都有电活动 。 这个电活动造成了我们神经系统网络结构的变化，包括功能的变化，神经元它自己的构造变化 。 还有图数，就是神经元连接的节点，这个节点就是记忆储存的地方 。 人工网络在过去几十年来，最关键的一个从大脑，脑科学得到的启发，就是连接的可塑性 。 功能可以变，而且结构也可以变，我们现在人工网络的结构大致上是不变，所以这是可以借鉴的地方 。 结果是一个新的网络产生之后，它就有新的认知行为的改变 。
我们说这个结构怎么变呢，在几十年前有一个加拿大的科学家提出来了，网络的结构变了最好的一个方式，就是假如这个结构，这两个神经细胞它假如是同步放电，同样时间放电的话，把连接加强；假如放电时间不一样，它的连接可能减弱 。 他提出来这样一个假说 。 这个假说最后是简单的一句话，就是一起发放神经元连在一起，这是一个规则 。 这个规则也被哈佛用在他的人工网络里，他也开始把这个假说放进去，就是非常有用的人工网络可以做记忆学习 。 这个有实验证据，就是神经连接在高频刺激之后，它两个前后的细胞都有电活动，它就有增强；低频刺激之后，只有前面的这个细胞有活动，后面的细胞因为低频不能够激活，所以就弱，没有活动，所以就变成一个减弱 。 我想我们现在神经网络最大的功能就是感知，要知道外界的事情，要记忆，要学习 。
赫伯还一个假说，就是把很多活动，把很多神经元连到一起，而且记忆就储存在他的记忆之中 。 假如提取记忆的话，就同样把机器学习细胞再激活，你就是记忆的提取 。 我们举个例子，比如在你的视野里有一个圆形，这个圆形激活了一大批细胞，每个细胞都是对圆形的曲线段有反映 。 这个细胞都是在圆形一起出现了激活，所以它的连接就加强了 。 所以得到了一个神经细胞的集群的连接的加强，加强以后，只要有部分信息来了，它就可以通过原来已经加强的连接就可以唤起整个记忆，圆形的记忆就出来了 。 所以说明记忆的产生，就是靠着这样把神经之间的连接加强，通过同步的电活动 。
其实这个很有用的，现在的面孔怎么识别，比如怎么识别你祖母的面孔，因为你小时候你的祖母不断出现在你的视野里，她脸上每一个部位都激活一群神经元 。 现在这一个圈不代表一个神经元，是代表一圈，代表眼睛的一群，代表头发的一群，等等，这些全加到一起，这一都是一起被激活 。 所以超级的细胞群在你祖母面孔出现的时候，就把这个超级的细胞群连在一起 。 这个集群，实际上将来看到祖母的眼睛，我就可以想起她整个面孔，因为我把整个集群记忆提取了 。 这个集群我们说是千耗时集群，每个集群一部分是一个集群，所有的群加在一起又成了一个大群 。 这个大脑处理祖母信息，每个人都有不同的面孔记忆，他的记忆很可能就是这样产生的 。 这也变成了一个概念的记忆也可以这么来说，我们不光祖母的面孔，这是一个超级细胞群，这一圈就代表了一个超级细胞群 。 但是实际上还有跟祖母相关的细胞群，像她的声音等等都在这里 。 这个超级细胞群，就是祖母概率 。 你小时候听到祖母的面孔该想起她的声音 。 所以这就是我们现在在脑科学最好的假说，认知是怎么回事 。 当然这是一个假说，各种概念在脑区，概念把各个脑区的网络连到一起，然后让它产生强化 。
这个跟怎么样产生网络，原来网络怎么出现了，我觉得脑科学里重要的一个，过去几十年最重要的一个进展，就是理解了人类大脑在发育过程中是怎么产生网络的 。 像婴儿出生一个月的时候没有什么网络，只有神经细胞 。 然后在两个月到最右边的两岁，他的网络大量生成 。 所以可以想像，网络生成的过程是干什么，就是小孩子一开始学习所有的能力，包括认知能力，包括对他的记忆，包括开始学语言，都在这个网络形成的过程中，所以跟我们人工网络不一样，人工网络是在那个地方，然后把大数据拿来学 。 但是知道的大脑网络是没有网络，是你信息不断的来，不断的形成新的，不断有新的网络产生，但是信息来的时候是把这个已经不断生成的网络有所修饰 。
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