计算神经科学

计算神经科学利用数学分析和计算机模拟来模拟和研究不同层次的神经系统：从神经元的真实生物物理模型，它们的动态相互作用和神经网络的学习，到脑组织和神经类型计算的定量理论，我们可以从计算的角度理解大脑，并研究非编程的、适应性的、大脑式信息处理的本质和能力，探索新的信息处理机制和方式，从而创造大脑。它的发展对智能科学具有重要意义、信息科学、认知科学、神经科学等产生重要影响。

认知神经科学认为，特定的大脑区域负责特定的认知功能。这个观点来自于很多不同的理论，比如颅相学（phrenology）尽管颅相学最终因缺乏科学依据而被放弃，但特定脑区控制特定认知功能的观点仍被采纳。现在抛弃了不科学的观察颅骨外观的方式后，取而代之的是头皮的电生理测量或者更多的对大脑本身的观察。

认知神经科学和颅相学的起源（phrenology）有很大的关系。眼科学本质上是一门伪科学，它宣称头皮的形状会影响行为的表现。19世纪初，阿尔戈尔（France   Joseph   Gale）和史普汉(J. G.斯普尔兹海姆 号德国)人们认为人脑可以分成35个不同的区域。高尔在他的书《神经系统的解剖生理学概论和脑部深论》中声称，头壳上较大的凸起代表这个区域的使用频率更高。颅相学受到了大众的广泛关注，以颅相学为主题的期刊相继出版。甚至发明了颅骨测量仪来测量颅骨上的突起。

法国实验心理学家弗洛伦斯（作者Pierre Flourens）像许多科学家一样，他们质疑颅相学的观点。虽然他的研究对象是兔子和鸽子，但他发现特定部位的脑损伤不会改变行为。由此，他认为行为表现是由不同脑区共同参与的，这就是整体论的观点。

一些欧洲科学家如杰克逊（John  ）一些研究使本土化理论再次成为主流观点。杰克逊 美国的研究尤其集中在有癫痫症状的脑损伤患者身上他发现，患者在癫痫发作时，经常会出现同样的阵挛和肌肉紧张。因此，他认为每一次发作都必须发生在同一个脑区，并提出了特定脑区负责特定功能的观点。在脑叶的后续研究中，定位观有很大的影响和帮助。

法国神经学家布洛卡尔（Paul   broca）一个病人的症状在1861年被报道。病人可以理解这种语言，但不能我不会说，只能发这个音“谈”tan）的音。病人后来被发现在他的左脑额叶有脑损伤，现在被称为布罗卡 s区。另一位神经科学家，卡尔·威尼基（Carl   wernicke）据发现，中风患者可以 不能听语音信息和读单词，但能流利地说话（虽然毫无意义）这个病人在左顶叶和颞叶交界处有脑损伤。这个地区现在被称为温妮 s区。这两个案例是支持定位理论的重要证据，因为特定区域的脑损伤引起了特定的行为变化。Bullokar和Winnie的研究促成了神经心理学的诞生，这个新领域研究的是心理现象和脑损伤之间的关系。

1870年，两位在德国的中国医生，施齐格（爱德华 热度）和费理屈（Gustav   Fridge）在动物实验中发表了他们的发现。他们将电流施加到狗的不同部位s大脑皮层，可以引起不同的对应动作。因此，他们认为行为的表现来自于脑细胞在层面上的运作。德国神经解剖学家科尔比尼安·布洛德曼（Corbinia  Brodmann）使用尼斯（Nice, France）发明的组织染色技术观察大脑中的细胞类型。1909年，他发表了他的结论：大脑由52个不同的部分组成。这些分区现在被称为Broadman分区。现在看来，有些区划定得很准，比如布罗德曼17区和18区。

对大脑和神经系统的研究由来已久。到18世纪末，人们意识到大脑被分成不同的部分，执行不同的功能。1891年，Cajal创立了神经元理论，认为整个神经系统是由结构上相对独立的神经细胞组成的。在Cajal神经元理论的基础上，谢灵顿于1906年提出了神经元之间突触的概念。20世纪20年代，阿德里安提出了神经动作电位。1943年，麦卡洛克 和 皮茨提出了3356米-P 神经网络模型。1949年，Hebb提出了神经网络学习的规则。罗森布拉特在20世纪50年代提出的感知机5355688638638661(feel) 模型。20世纪80年代以来， 神经计算的研究取得了进展。Hopfield introduces Lyapunov function(叫做'计算能量函数'给出了网络稳定性判据， ，与VLSI有直接的对应关系， 为神经计算机的发展奠定了基础。同时也可用于联想记忆和优化计算 为神经网络在计算机中的应用开辟了新的途径。甘利俊一(Amari)对神经网络的数学基础理论已经做了大量的研究，包括统计神经动力学、神经场动态理论、联想记忆，特别是在信息几何中，已经做了一些基础性的工作。计算神经科学的研究试图体现人脑的以下基本特征:① 大脑皮层是一个庞大而复杂的系统，有着广泛的联系； ② 人脑的计算是基于大规模并行模拟处理的； ③ 人脑具有强大的'客错性'而 善于概括、类比、推广； ④ 大脑功能受先天因素制约， 但后天因素， 如经验、学习和训练起着重要的作用，这说明人脑具有很强的自组织性和适应性。人类的许多智力活动不是靠逻辑推理进行的，而是通过训练形成的。

目前对人脑如何工作的认识还很肤浅，计算神经科学的研究还很不足我们面对的是一个充满未知的新领域，必须在基本原理和计算理论上进行更深入的探索。通过研究人脑神经系统的结构、信息加工、记忆和学习机制的分析研究模拟了人脑的工作机制，提出了智能科学的新思路、新方法。

计算神经科学的科学问题如下：

3356神经活动的基本过程：研究神经元离子通道及其调节、突触传递及其调节、神经元受体与信号转导、神经活动的同步机制。

3356单神经元计算模型：单个神经元是神经网络的基本单位，神经网络由神经细胞体组成、树突和轴突组成，神经元通过突触连接

学习和记忆的神经机制：神经系统因活动和环境而发生结构和功能的变化，是学习和记忆等高级脑功能的基础。研究产生了这种可塑性、尤其是突触的可塑性机制和学习规律。研究神经回路信息的编码和处理机制。

3356神经元和神经系统发育的分子机制：神经细胞在大脑发育过程中由神经干细胞分化而来，然后迁移、长出突起、通过形成突触等过程逐渐形成复杂精密的大脑。研究神经干细胞分化的调控、维持神经细胞的存活、调节神经细胞迁移、神经营养因子促进神经突起生长和突触形成，并研究其功能和机制。

 神经递质：研究神经递质的组成和合成、维持、释放和与受体的相互作用。

20世纪初，圣地亚哥·拉蒙-卡哈尔（Santiago   Raymond  y   Cahal）和卡米洛·高尔基（Camilo   Gorky）开始研究神经细胞的结构。高碱显影银染法（Silver   stain）特定区域的细胞可以一起染色。用这种技术观察神经细胞，使高尔基认为在共同的细胞质中，细胞之间有直接的联系。卡哈尔反对这种观点。他对大脑中髓鞘较少的部分进行染色，发现神经细胞不是紧密连接的，而是分离的。他进一步发现神经细胞向一个方向传递电信号。这些发现被称为神经教条，为后来理解神经细胞的功能提供了基础理论。由于这一贡献，高鹗和卡哈都获得了1906年的诺贝尔生理医学奖。

1956年9月11日，认知科学大会在麻省理工学院召开。在大会上乔治·A·米勒（George  A.  Miller）发表了他的著名研究《神奇的数字 7 +/- 2》。艾弗拉姆·诺姆·乔姆斯基（Noam   Chomsky）和艾伦·纽维尔纽维尔和赫伯特·亚历山大·西蒙（Simon）发表了他们在计算机科学方面的成就。耐瑟（型号ul ric  奈瑟氏球菌）在他1967年的书中，“认知心理学”对这次会议取得的许多成就进行了评论。心理学”这个术语从20世纪50年代到60年代逐渐衰落，取代了认知科学的开端。乔治等行为主义科学家·A·米勒开始关注语言的内部表征（expression），而不仅仅是外在行为。大卫·马尔（David   Mal）记忆的层次化表征也让很多心理学家接受了心理功能需要大脑中特殊的算法来处理。

在20世纪80年代之前，神经科学和认知心理学之间几乎没有互动。在20世纪70年代末，“认知神经科学”这个术语是乔治在一辆出租车的后座上诞生的·A·米勒和麦可·葛詹尼加（Michael   gazzaniga）共同创立。认知神经科学开始使用实验心理学、神经心理学和神经科学的研究方法为认知科学奠定了基础。20世纪后期，新科技成为认知神经科学的重要研究方法。这些技术通常包括经颅磁刺激（TMS）功能性磁振造影（fMRI）脑电图（EEG）和脑磁图（MEG）其他脑部成像技术，如正电子发射断层扫描，有时也会使用（PET）和单光子计算机断层扫描（SPECT）用于动物的单细胞电位记录（Single-Unit   record）也是重要的技术。此外，其他技术还包括neurogram（Microneurography）脸部的肌电图（EMG）和眼球追踪仪（Eye   tracking）整合神经科学（Comprehensive   neuroscience）试着把不同的领域和不同的尺度（如生物学、心理学、解剖学和临床经验）将获得的研究结果集成到统一的描述模型中。