1.2.3.3.1 神经科学会走向终结吗

《The limits of neuroscience》

https://mp.weixin.qq.com/s/lfD8QFQv43Zl8cA4ZGYWTg
https://www.thetransmitter.org/systems-neuroscience/the-limits-of-neuroscience/

如果以下三个前提成立,我们就能真正理解大脑:关于大脑的知识是有限的;这些知识对我们是可获取的;我们有能力理解这些知识。我们可以用概率的方式表达对这三个前提的怀疑,即将每个前提的成立概率赋值:
神经科学彻底理解大脑的整体概率 = P(有限知识)×P(可获取知识)×P(可理解知识)
复合概率的标准困境:即便每个前提单独成立的概率都很高,三个条件同时成立的概率仍可能很低。更可能的情况是,神经科学不会以我们期望的方式终结。这意味着可能存在三种不同的结局,具体取决于哪个前提不成立:

  1. 神经科学永远不会终结,因为知识是无限的。
  2. 神经科学会终结,但由于物理上的获取限制,我们无法完全理解大脑。
  3. 神经科学会终结,我们原则上已经获取了理解大脑所需的一切信息,但我们缺乏理解它的能力。

无论是哪种情况,我们都无法完全理解人类大脑。但或许,这从来就不是目标。一个更合理的替代方案是,我们能足够深入地理解大脑活动与行为之间的联系,从而在其出现问题时加以修复。我们可以依赖预测来实现这一目标,而无需彻底理解它——我们可以根据神经活动预测行为,反之亦然;我们可以预测干预措施对两者的影响。

一个有关“1.2.3.3.1 神经科学会走向终结吗”的想法

  1. https://mp.weixin.qq.com/s/Vri-h38yi3aZVMRQSyeuYg?scene=1
    《下一个十年,我们能在计算机里,为你的大脑造一个数字孪生吗?》
    大脑的完全复制既不可实现,也似乎没有明确的实用价值。我们讨论中的数字孪生应被理解为一个虚拟模型,旨在充分代表一个对象或过程,受其物理对应物的数据约束,并提供模拟数据以指导选择并预见其后果。数字孪生因此是实用意义上的复制,通常与一个功能或过程的模型相关,其力量在于它在处理其物理对应物所面临的相关问题时的有效性,保持适当的抽象水平。因此,其目标不是尽可能地详细和多层次地模拟生物大脑,而是选择性地减少那些对特定研究问题具有预测价值的数据信息量,保持模型尽可能简单,同时确保其复杂度足以应对需要。

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