人工智能与神经生理学为什么差异很重要

在德尔斐(希腊)的阿波罗神庙上，写着：“Cognosce te Ipsum”(认识你自己)。对于每个想要创造人工智能的人来说，记住这些话很重要。

我继续我关于人类智能本质和人工智能系统未来的系列文章。本文是题为“共生而非进化——人类智能本质的新观点”的文章的延续。

在上一篇文章中，分析了对简单传入信号的最小响应时间后，我们发现，高概率的人脑可能是一个二元系统，由两种对刺激做出反应的功能方案组成：反射和知识分子。

在本文中，我们将讨论第一个，反射部分。我们将一起尝试找出反射响应方案与算法的真正相似之处，以及这可能如何影响人工智能的未来。

相似并不意味着完全相同

有什么不同?

在科普电影中，神经冲动表现为一种像电线一样穿过神经细胞的信号。我们认为这是电脉冲的生物学类比。

事实上，事实并非如此。神经冲动是钠离子和钾离子使用电位依赖性离子通道穿过神经元外膜的剧烈运动。这个过程可以比作纸牌或多米诺骨牌的连续倒下。在每次神经冲动之后，神经元必须将离子返回到它们的原始位置。在我们的示例中，这是如何再次从卡片或多米诺骨牌构建轨道。

神经冲动是一项艰苦的工作。重要的是，就其深层的物理本质而言，神经冲动更像是一种机械工作，而不是许多人认为的电信号。

这严重限制了生物组织中的信号传输速率。信号沿着无髓鞘小直径纤维以每秒仅一米的速度传播。这就像一个缓慢的步行。对于较大的有髓纤维，速度增加到每小时 45-60 公里。并且仅针对一些髓鞘较厚的大纤维和Ranvier的特殊拦截，速度达到每小时200-300公里。

平均而言，我们神经系统中的神经冲动比计算机系统中的电信号慢 300 万倍。神经冲动除了缓慢外，还会在突触(神经元的连接点)处不断停止。为了继续这条路径，信号需要通过突触间隙，即神经元的连接点。我们可以说神经冲动是一个相当缓慢的转移过程。

所有这些都表明神经冲动本身已经是认真努力的结果，它必须到达路径尽头的某个地方。