㈠ 大腦共有百億個神經細胞，為何人一生也就用到一成
【關於大腦，我們不知道的七件事情】大腦是我們身體的中央「控制單元」，儲存著記憶和情感。縱觀歷史，哲學家們一直認為，大腦可以容納使我們成為人類的無形本質，那就是靈魂。關於大腦，我們應該知道些什麼?
在1892年的一首詩中，美國詩人艾米莉·狄金森描述了人類大腦的奇跡。她的詩表達了一種敬畏之情，考慮到大腦非凡的思考能力和創造力。她思考著這個迷人的器官是如何能夠包含如此多關於自我和世界的信息。
作為人類神經系統的主要器官，大腦管理著我們身體的大部分活動，並處理從身體內外接收到的信息，它是我們情緒和認知能力的重要組成部分，包括思考、長、短期記憶和決策能力。
第一次提到這個器官是在一篇古埃及醫學專著《埃德溫·史密斯外科紙莎草》中記載的。從那時起，我們對大腦的理解得到了極大的擴展，盡管我們仍然要面對圍繞著這個關鍵器官的許多謎團。
在這篇文章中，我們來看看關於大腦的一些最重要的事實，以及一些有待理解的方面。
1．我們的大腦有多大?
大腦的大小差別很大，很大程度上取決於年齡、性別和整體體重。然而，研究表明，成年男性的大腦平均重約1336克，而成年女性的大腦重約1198克。就尺寸而言，人類的大腦並不是最大的。在所有的哺乳動物中，抹香鯨，一種體重達35-45噸的水下生物擁有最大的大腦。但是，在地球上所有的動物中，人類的大腦擁有最多的神經元，這些神經元是通過電信號和化學信號來存儲和傳輸信息的特殊細胞。傳統上，人們認為人類的大腦含有大約1000億個神經元，但最近的研究對這個數字的真實性提出了質疑。相反，巴西的神經科學家發現，通過使用一種方法，需要將捐贈的人類大腦溶解，並將其轉化為一個明確的解決方案，這個數字是接近860億個神經元。
2．是什麼讓大腦?
人類的大腦和脊索一起組成了中樞神經系統。大腦本身有三個主要部分。腦干就像植物的嫩枝一樣，是細長的，它將大腦的其餘部分與脊索相連；小腦位於大腦後部，它與調節運動、運動學習和保持平衡有著密切的關系；大腦，是我們大腦最大的部分，占據了大部分的顱骨，大腦皮層和其他更小的結構，所有這些結構都負責有意識的思考、決策、記憶和學習過程、溝通和外部和內部刺激的感知，大腦由軟組織構成，包括灰質和白質，包括神經細胞、非神經元細胞和小血管。他們有高含水量和大量(近60%)的脂肪。現代人類的大腦是球狀的，不像其他早期的原始人類的大腦，它們的後腦勺略長。研究表明，這種形狀在大約4萬到5萬年前的智人身上可能已經形成。
3．大腦有多「餓」?
盡管大腦不是一個很大的器官，但它的功能需要大量的能量。人類大腦的重量只有身體質量的2%，但它本身就消耗了人體每天所需能量的25%，為什麼大腦需要這么多「燃料」?根據對大鼠模型的研究，一些科學家推測，雖然大部分能量用於維持持續的思維和身體過程，但有些能量可能用於維持腦細胞的健康。但是，根據一些研究人員的說法，第一眼看上去，大腦似乎莫名其妙地在所謂的「休息狀態」中消耗了大量的能量，而所謂的「休息狀態」指的是大腦不參與任何特定的、有針對性的活動。
根據這一說法，不活躍的相關網路甚至在麻醉下也會出現，這些區域的代謝率非常高，將大腦的能量預算轉化為大量投資於機體的無作為，但這一假設是，沒有任何理由消耗大量的能量，但是事實並非如此。花在「無所事事」上的精力，實際上是用來構建一個積累信息和經驗的「地圖」，這些信息和經驗是我們在日常生活中做決定時可以依靠的。
4．我們用了多少大腦?
一個長期流傳的神話是，人類通常只使用他們大腦容量的10%，這表明，如果我們知道如何「侵入」其他90%的大腦，我們可能就能釋放驚人的能力。認為我們只用了大腦的10%的想法是一個誤傳。事實上，我們大部分時間都在使用大腦。雖然目前尚不清楚這一說法的起源和傳播，但我們能夠以某種方式利用尚未被證實的腦力的想法無疑是非常吸引人的。然而，沒有什麼比這個傳說更能說明真相了。想想我們上面所討論的:即使在休息的狀態下，大腦仍然是活躍的，需要能量。腦部掃描顯示，我們幾乎一直都在使用我們所有的大腦，即使是在我們睡覺的時候，盡管活動模式和活動強度可能會因我們在做什麼、處於什麼清醒狀態或睡眠狀態而有所不同。
人類大腦的一個巨大奧秘與意識和我們對現實的感知有關。意識的運作方式已經吸引了科學家和哲學家，雖然我們正在慢慢地接近對這一現象的理解，但還有更多的東西有待學習。英國蘇塞克斯大學的認知和計算神經科學教授說他專門研究意識，他提出這個有趣的過程是基於一種「受控幻覺」，我們的大腦產生這種幻覺來理解世界。感知必須是一個有根據的猜測過程，在這個過程中，大腦將這些感覺信號與它先前對世界的看法結合起來，從而對產生這些信號的原因做出最好的猜測。」
根據他的說法，當我們把對事物的感知傳遞給我們的意識時，我們的大腦通常會根據它對事物的預期做出你可能稱之為「知情的猜測」。這解釋了許多光學錯覺的神奇效果。在2017年的TED演講中，他解釋了我們的大腦如何理解我們周圍的世界以及我們內心的世界。盡管在研究和臨床技術方面取得了許多進展，但關於大腦的許多問題仍未得到解答。例如，我們仍然不太清楚大腦是如何處理復雜信息的。每一天，我們都把我們是誰、我們感知到什麼、我們能夠做什麼視為理所當然，而不顧一切地去想那神奇的器官，它能幫助我們實現一切。
㈡ 世界第一例「換頭手術」在中國完成，耗資7000萬18小時，結局如何
隨著時代的發展，人們的生活變得更美麗，更美好的生活，你想住在很長一段時間來享受生活，所有這些的前提是有一個健康的身體，這樣你就可以延長他的生命在很大程度上，隨著科學技術的發展，一些科學家想找到人已經死了回到生活，也可以讓一些人患有嚴重疾病的身體恢復健康，而可摘除乳頭手術是一些科學家研究可以治療重大疾病的方法，世界上首例可摘除乳頭手術在中國完成，手術花費了7000萬18個小時，我相信你會很好奇，看看結果如何，所以我們繼續。
實際上一些新的葯物和研究科學技術，並不直接作用於人類，都是一些小老鼠或一些動物研究，直到可以確保這些葯物的安全性和科技可以絕對會選擇使用在人類身上，換頭技術也不例外，當然，首先，科學家開始選擇可用於實驗的動物最終確定猴子，也有一定的基礎。
第一隻猴子哺乳動物和人類是相似的，第二個是猴子是靈長類動物(猴子),比其他動物高智商，這也是接近人類，選擇猴子還必須有嚴格的標准，必須是健康活潑的猴子，猴子，畢竟，健康也是指這個標准換頭手術是可行的，如果猴子本身有一定的疾病，導致死亡的猴子，這將影響實驗結果的准確性。
主任任肖醫生，哈爾濱醫科大學和他的團隊，選擇之後，選擇了一個年齡適當的猴子，以確保可以順利操作，詳細檢查的猴子，猴子的健康比他們的預期，所以猴子可以為實驗對象，但這一次實驗仍然不能啟動，向猴子餵了兩個星期，營養攝入符合標准，猴子的食物是一種特殊的公式。
喂養的兩周後，體檢的猴子，如果是身體健康沒有任何疾病，還可以開始實驗，雖然這一步是非常復雜的，但為了實驗結果的准確性，每個鏈接是認真對待，有時是一個粗心的舉動，似乎一步走錯可能輸掉這場比賽的結果，但也完成了數據記錄，所以你可以隨時參考實驗數據。
事實上，在科學技術的研究中，會有很多失敗，會花費大量的時間、精力和金錢。最終，它可能不會成功。然而，許多科學家並不氣餒，而是選擇繼續探索它的奧秘。
後記：換頭手術結束的猴子死了，為此，科學家們仍然失望，他們希望猴子們能健康的生活，但仍有機會進一步學習和找到一個可行的方法，,你覺得在屏幕前面，歡迎在下面留言！
㈢ 神經病買股票能行嗎
有的時候 思維和正常人不一樣的情況下 會有奇跡發生
但是為了他不再受刺激 還是讓他遠離這個是非之地吧
㈣ 什麼是國民經濟的神經系統
3.金融。
神經系統，顧名思義應當有受到刺激時能傳遞信息，並作出反應的系統。是如一張大網深入國民經濟各個方面的。沒有他，獲受到損害，會立刻造成癱瘓的。
所以選金融。 傳遞國民經濟信息，有資源調配作用，金融發生災難則國民經濟會迅速崩潰。（參看亞洲金融危機中的泰國）
㈤ 中國私募股權投資：最敏感的神經在哪裡
第一，外資PE在中國的PE市場扮演著重要角色。由清科研究中心的有關數據顯示，在2001年和2002年，中國的本土創投機構在300家左右，2005年本土創投機構數量大約為130家，在此期間，外資創投的數量，每年都在50家左右，變化不大。但本土和外資創投機構掌管的資金額度差異卻是很大，2005年130家本土創投僅掌握4.7億美元左右的資金，而45家的外資創投機構卻掌握了114億美元的資金，是本土基金規模的20倍。
從投資額度看，中國每年的創投案例在200家左右。2005年，本土創投投資了83家公司，外資投資了126家公司，投資家數倒了過來，外資投資的公司超過了本土創投公司。本土創投公司的投資額變化不大，仍為1.6億美元，外資創投的投資額卻已高達7.3億美元，是本土創投投資額的近5倍。
2006年以來，外資創投公司的絕對優勢進一步得到加強。2006年共有40隻可投資中國大陸的私募股權基金設立，並募集了142億美元的資金，2007年第一季度，又有17隻可投資於中國大陸地區的PE完成募集，募集資金76億美元，第二季度，有15隻可投資於中國大陸地區的PE完成募集，募集資金57.9億美元。
第二，PE所投資的企業大量海外上市。我國的PE的主要退出渠道是公開發行上市。2006年以來的17個PE投資退出案例中，以IPO方式退出的有16筆，佔94.1％，而2007年一季度共有9家PE投資的企業成功上市，第二季度共發生19筆退出交易，其中16筆是通過公開發行上市渠道實現退出的。
在2002－2005年PE投資企業退出中，以IPO方式進行的，佔比分別為80％、79％、72％、68％和64％。這表明，當前我國PE投資更多的集中於上市前期，短期利益驅動較明顯。
而在公開上市的地點選擇上，則以海外（包括我國香港地區）為主，如蒙牛、易趣、新浪、盛大、亞信和無錫尚德等企業。
據不完全統計，截至2006年底，中國企業在海外上市的數量在400家以上，其中以紅籌模式上市的企業約占總數的80％以上。其中，2005年共有81家企業海外上市，籌資204.9億美元，2006年共有86家企業海外上市，籌資440億美元。
第三，各類金融機構開始紛紛進軍PE市場。近年來，在國際、國內PE良好業績的推動下，各類金融機構開始將眼光轉向PE市場，紛紛進軍該市場。
信託公司在資金信託計劃的框架下，大舉進入PE市場，信託在PE領域的爭奪就更趨積極。除信託公司外，證券公司也在積極准備直接股權投資。高盛投資西部礦業取得了驕人的業績，國內券商也在積極推動，希望能以子公司的形式，用自有資金進行直接股權投資。
保險公司在《國務院關於保險業改革發展的若干意見》中，就取得了「開展保險資金投資不動產和創業投資企業試點」的資格。雖然目前保監會在此問題上還比較謹慎，但在法律上已沒有限制。
國開行則積極參與國家層面的PE，如中瑞合作基金、東盟－中國投資基金、中國－比利時直接股權投資基金；渤海產業投資基金，以及近期的曼達林基金和中非發展基金等。
總之，中國各類金融機構，或者作為管理人的身份，或者作為基金持有人的身份，積極進軍PE市場。
第四，地方政府在PE市場的積極性被充分調動。2007年1月，經國務院特別批准，主要投資於天津濱海新區和環渤海地區的渤海產業投資基金和渤海產業投資基金管理公司正式成立。渤海產業投資基金總額200億元，首期募集60.8億元。在渤海產業基金的示範效應下，各地政府的積極性被充分調動起來，紛紛設計了本地區的產業投資基金。5月份，包括廣東核電基金、山西能源基金、上海金融基金和四川綿陽高科技基金在內的四家產業基金，成為發改委產業基金的第二批試點。
此外，我國PE投資對象在傳統領域的比重有所增加，單筆投資的規模也有所提高。
㈥ 神經元經濟學的深化與拓展
關於人類理性行為的神經生物學基礎與實證
關於「理性」，經濟學家阿爾欽曾經有一個著名的解釋，那就是所謂的「as if」理論。但演化心理學家認為，我們的心智是我們自身長期演化的產物；如果「理性」真能使我們在生存競爭中取得優勢，那麼它就不僅僅看起來「好像」是「理性」的；因為我們的神經系統已經被自然選擇所「塑型」，專門用來解決那些看起來似乎是「理性」的問題。揭示這一過程的真實機制，而不僅僅滿足於所謂的「as if」，則成了神經元經濟學家的一個首要任務。這方面的研究雖然開始不久，但已經取得了一些非常令人鼓舞的成果。
在過去10多年間，有關這方面的研究，通過神經生物學家和經濟學家的共同合作，在動物和人身上進行了一系列奠基性的實驗。其中最重要的有傑弗里·薩爾和他的同事在范德比爾特大學所做的「單球實驗」，普拉特和格林切爾在紐約大學神經科學中心所做的「雙選提示博彩」，帕克和威廉·紐森在斯坦福大學所做的關於神經元編碼和映射的實驗。通過這些實驗，已經基本證明了，包括人在內的動物神經系統確實能夠計算每種行為可能的滿足度。在選擇行為顯得似乎是「理性」的情形下，由神經元對輸入的「信號」（相當於經濟學中被決策者觀察到的客觀變數）進行「編碼」（相當於柏努利所設想的與決策者自身狀況相關的主觀評價）。然後，那個被編碼為具有最大滿足度的信息將形成一個「贏者通吃」的局面，並進一步「激發」其他神經元，成為一個惟一被神經系統執行的行為。神經元經濟學家把這個經過編碼的信息叫做「生理期望效用」，它與柏努利當年提出的主觀期望效用理論非常接近。雖然，現代經濟學已經不再直接地把一個物品的價值與另一個物品進行基數意義上的比較了；然而，當靈長類動物進行經濟選擇的時候，對它們進行電生理學測量的記錄則表明，基數效用是有其神經基礎的。
進一步的研究還證明，位於靈長類動物「中腦腹側被蓋區」和「黑質緻密區」的「多巴胺神經元」（一種以化學物質多巴胺作為神經遞質的神經元），直接負責對外部事件的回報值進行編碼。沃爾弗蘭·斯庫爾茲和他的同事們發現，這些神經元以一種特殊方式被外部信息「激發」：即它們的活躍程度不是取決於外部信息的絕對強度，而是在「邊際」上取決於兩次連續信息的相對強度；由於被編碼的信息實際上是一個帶有主觀性的「預期回報值」，因此神經元最終的激發程度即「激發率」就取決於所謂的本期「預期回報偏離值」，而本期「預期回報偏離值」則取決於「當前的回報值」與上期「預期回報偏離值之間的差額，用一個遞歸計算公式可以表示為：
其中:FR為激發率;RPE為預期回報偏離值;CR為當前的回報值。
由於這個公式是斯庫爾茲實驗小組從上千次動物實驗的數據中歸納出來並且又經過嚴格驗證的，因此被認為具有很強的真實性。熟悉理性預期學說的讀者也許會發現，它與這一學派的早期創始人之一約翰·穆斯關於人類理性預期的假設非常接近。
神經元經濟學關於人類理性行為的研究也許稱不上什麼突破性的發現，因為從某種角度看，它只不過重復了主流經濟學200多年來有關人類行為的基本假定。但其重要意義在於，這一研究與以往所有的經濟學傳統研究不同，它不是在邏輯上、而是在經驗上實證了人類行為的理性機制；從而使「理性」不僅僅只是作為一種「假設」，而是具有了某種「本體論」的地位。無疑，這是對傳統經濟理論的一個重大深化。
進一步看，這些研究雖然只是對傳統認識的深化，但其中仍然包含著一些可能引發「範式革命」的重要因素。在對靈長類和其他生物所做的神經元決策實驗中，不斷增加的證據表明，在所謂的「經濟行為」方面，我們人類遠沒有經濟學家曾經設想的那麼「獨一無二」。例如，猴子在博弈中能夠得到與人一樣有效的混合策略均衡，甚至鳥類也能通過「系統有序地改變它們的效用函數」來調整風險偏好以適應環境。如果人類的行為是物種長期演化的結果，那麼一個合乎邏輯的推論是，我們的經濟行為應該接近於我們的動物遠親，而不是截然不同。對此，格林切爾評論說，「這或許是神經元經濟學所有結論中最有富挑戰性的，因為它將引發一個對經濟學家來說深入人心的假設的置疑，這個假設認為，做出決策既是人類特有的能力，也是一個強大的理性能力」。如果理性能力並非人類所特有的生物稟賦，那麼它是否意味著，面臨挑戰的不僅僅是傳統意義上的經濟學和經濟學家，甚至還包括了自古希臘和啟蒙運動以來所有的哲學和哲學家們，需要在一個新的、實證的基礎上對「理性」的定義進行某種必要的修正。
關於人類趨社會性的神經生物學基礎與實證
上述研究雖然從實證角度揭示了人類理性行為的神經生物學基礎，但它並不意味著神經元經濟學忽視了早期實驗經濟學和行為經濟學對人類「非理性行為」的關注。當然，這里所謂的「非理性行為」是指與人類經濟活動相關的、狹義的「非理性行為」，比如投資沖動、偏好倒置、經濟活動中的利他行為，等等。不過，與實驗經濟學和行為經濟學不同，神經元經濟學更為關注對人類行為中具有利他主義傾向的所謂「趨社會性」的研究。在研究方法上，神經元經濟學基本擺脫了實驗經濟學和行為經濟學傳統的經濟與心理的二元動機模式。事實上，從被演化塑型的神經決策機制上對人類的經濟動機和心理動機作出統一的、一元論的解釋，正是神經元經濟學對實驗經濟學和行為經濟學傳統研究方法的揚棄。
「趨社會性」是社會學家塗爾干早年創造的一個概念，它包括我們人類普遍具有的同情心、感激心、責任心、愧疚感、羞恥感、公正感等道德情感。人類行為的「趨社會性」之所以引起經濟學家的重視，與解決單次囚徒困境中的合作問題有關。傳統思路把單次囚徒困境視作重復博弈的一個「子博弈」，則人類的「理性」能力，包括試錯、學習與討價還價，可以導致博弈雙方的合作。不過，最近的研究表明，大多數關於人類合作的實驗證據來自非重復交往，或者重復交往的最後一輪。非實驗的證據同樣表明，不能輕易用「互惠」來解釋日常生活中人們解決沖突的一般行為。把「趨社會性」作為合作的前提，最早可以追溯到伯格斯特朗和斯塔克1992年的研究。他們證明，親屬或鄰里之間在標準的單次囚徒困境博弈中可以產生合作。沙利2001年的研究則證明，如果博弈雙方帶有斯密意義上的「同情共感」，在嚴格的納什條件下，也可以有「合作解」。最新的研究是桑塔費學派經濟學家金迪斯和鮑爾斯所做的，他們運用計算機模擬技術模擬了10-20萬年以前（更新世晚期）人類狩獵採集族群合作秩序的形成過程。由此得到一個重要的結論是，「強互惠」行為的存在，是原始族群內部維持合作關系的必要條件。所謂「強互惠」是指那些在團體中與別人合作，並不惜花費個人成本去懲罰那些合作規范破壞者（那怕這些破壞不是針對自己）的行為。顯然，「強互惠」本身就是人類「趨社會性」的重要體現。根據計算機模擬，只有成功演化出「強互惠者」，並由「強互惠者」對自私的搭便車者施行懲罰，才能在一個族群中建立起穩定的合作秩序。
人類「趨社會性」的一個顯著特徵是，個體的行為不僅從「自利」原則出發，通常還會顧及他人或團體利益。傳統理論往往在「理性」的框架下，用「跨期貼現」、 「互惠」或「聲譽」機制解釋這類行為。但現代神經科學的發現卻證明，這種解釋即便不是一個錯誤，起碼也是非常膚淺的。心理學家很早就觀察到，一個人體恤他人處境的能力在很大程度上取決於「天性」而非後天的學習。近10 年來，隨著「鏡像神經元」理論的逐漸成熟，曾經被大衛·休謨和亞當·斯密反復提及的人類天性中「同情共感」的能力，基本得到了科學驗證。一項具有重大意義的研究發現，包括人在內的靈長類生物大腦中央運動前皮層中，有一個被稱為F5的特殊區域，該區域的神經元不僅在受試者自己動作時被激活，而且在看到其他受試者的動作時也會被激活。於是，這些能夠對他人的動作在自己內心的呈現做出反應的神經元就被稱為「鏡像神經元」。Umiltá等人通過實驗證實，當一個人看見他人被針扎的時候，「鏡像神經元」做出的生理反映有如他自己被扎一樣。同樣的原理也適用於心理狀態，比如「情緒的鏡像」。Wickers等人通過實驗證實，受試者觀察到的情緒也會激活相關的「鏡像神經元」。這些科學發現克服了蘇格蘭學派當年的技術限制，使我們得以在一個新的基礎上重新審視休謨和斯密的「同情觀」。神經元經濟學據此得出的一個重要結論是：「同情共感」是一個物種不同個體基於「鏡像神經元」實現的「神經網路共享」，這種「共享」對個體之間的合作具有重大的經濟（效率）意義，因此是該物種在長期演化過程中被自然選擇所「塑型」的。今天，神經元經濟學家已經把這一理論用於研究語言的產生和演化以及它對博弈行為的深刻影響。
由「同情共感」所驅使的人類「趨社會性」，特別是「強互惠者」實施的懲罰，是一種明顯具有正外部性的利他行為。但這種行為的激勵機制是什麼？在得不到物質補償的情況下，人們為什麼不惜花費個人成本去懲罰那些違反合作規范的人？蘇黎世大學國家經濟實驗室主任恩斯特·費爾博士提出一個假設：如果這種行為無法從外界獲得激勵，那麼行為者只能通過行為本身獲得滿足。也就是說，這種行為是依靠生物個體的自激勵機制實現的。事實上，人和動物的許多行為都是依靠自激勵實現的。腦科學研究已經證實，對包括人在內的高等動物來說，啟動這類行為的機制是由中腦系統的尾核和殼核來執行的。比如我們人類的成癮性行為，像煙癮、酒癮、毒癮等等，都涉及這一腦區。因此，這一腦區在醫學上也被稱為「鴉片報償區」。費爾博士猜測，如果「強互惠」行為依賴這種自激勵機制，那麼做出這種行為時，人腦的這個部位就會被激活，而且行為的強弱與其激活程度正相關。於是，費爾和他的同事們設計了一系例實驗場景來激發人們的利他懲罰行為，並通過PET即正電子發射斷層掃描技術對行為者的神經系統進行觀察。實驗結果證實了這個大膽的推斷。
神經元經濟學對人類「趨社會性」的研究告訴我們，傳統經濟理論只在「自利」范圍內考察人類的偏好與行為是有缺陷的。事實上，包括「道德感」與「正義感」在內的「趨社會性」在維系人類的經濟制度和政治制度，從而也就是維系人類社會的合作效率和組織效率方面具有不可替代的重要作用。
㈦ 很多高利的噱頭刺激我們的神經，究竟哪些生意有如此恐怖的暴利
現在的社會上許多人都想在家坐著發財，“高利”誘惑下投資，上百人現在“同甘共苦”，很多高利的噱頭刺激我們的神經，究竟哪些生意有如此恐怖的暴利？
還有網友認為這個暴力的行業在一些稀缺的資源上。之前看到的煤老闆，之後看到的4s店。這些都處於暴利的行業，但是，這些前提條件是有一定的資金基礎，煤老闆也好，4s店也好，人家的資金儲備是很高的，沒有千萬資金是不能運轉的，但是，對於我們這些普通人而言，我們無法做到。
暴利的行業是存在的，但是，我們看到的，別人也能知道，這也是我們賺不到錢的原因之一。當然，這個時候，我們能夠做的，就是踏踏實實工作，在工作中提升自己，才能為公司創造更多的價值，才能讓你的價值得以體現，大家怎麼看？
㈧ 神經計算機是怎樣的
隨著智能計算機的不斷發展，科學家們想模仿人的大腦構造和工作而造出一種新的計算機，這種計算機稱為神經計算機。然而要造出這種計算機可不是一件輕而易舉的事，難而又難。因為，科學家對人腦的結構已經知道得比較清楚，但人大腦里的神經網路的工作原理，還存在許多困惑。比如說人是怎麼學習的，就還沒弄清楚。人大腦的神經網路太復雜了，各個細胞間是怎麼相互聯系的，還沒有完全揭示出來。換句話說，人大腦還有許多未解之謎。另外，因為人腦的神經網路太復雜，因此完全模仿它還存在相當大的困難。
現在，神經計算機只能初步模仿人腦神經的網路，研究出的人工神經網路（也有的是神經計算機）就具有了很好的效果，且顯露出它的美妙前景。
人腦大約有140～150億個神經細胞，大約與天上星星的數目相等。每個神經細胞與上千個細胞相連，這就像葉脈一樣錯綜復雜。模仿人腦這樣的結構製造的神經計算機，採用並行工作方式。過去的計算機是串列工作方式：存數據，取數據，送去計算，再進行下一步工作，是一步接一步進行工作的。讓串列工作的計算機無限提高速度是不可能的，特別是有的關鍵環節，像流水線工作出現瓶頸一樣，卡住了整個工作過程的脖子。這就是常常所說的「瓶頸效應」。
神經網路計算機是由多個人造神經處理單元並聯而成的。人造神經處理單元相當於人腦的神經細胞。由於這種計算機是並聯的，許多工作任務可以分配開來，同時協調工作，所以不會卡脖子，避免出現「瓶頸效應」，工作速度可以成千百倍地提高。（順便說一下，現在的超級計算機都採用很多處理器並聯，按並行工作方式建造。）
神經計算機還有一大優點，就是具有「容錯性」。什麼叫容錯性？比如說吧，人可以從某人的一雙眼睛，或根據一個背景，也可以根據人的一個動作就能夠把一個人認出來。這是人腦神經網路的優點。人腦神經網路可以根據局部記憶恢復全部信息。這是因為，人腦是把信息存儲在神經細胞與神經細胞相連的網路之間，而不是存儲在神經細胞體內，而神經網路連接部分有千千萬萬，若是有一兩個神經細胞體壞了也無關緊要，信息不會丟失。即使部分信息丟失，也可以根據剩餘部分信息恢復完整的記憶。這就是容錯性的一種表現。神經計算機是依照人大腦神經網路設計出來的，所以具有容錯性，若是丟失些資料，它仍能重新建立起來，具有修復性。
專家普遍認為，人腦學習功能，是把神經細胞之間的連接形式不斷加以改變，使網路功能不斷提高，人的智慧也就發展了。現在研究神經計算機的目的，就是想製造出能聽懂聲音，能辨認景物，具有學習能力的智能計算機。這種計算機機有些科學家稱它為第六代計算機或人工大腦。如果研究成這樣的計算機，它的計算速度可達到1015次/秒，而目前最好的計算機運算速度僅為109～1010次/秒。
現在各國都重視神經計算機的開發，研究主要向兩方面發展：一是如何製造接近人腦的網路；二是如何改進它的學習能力，提高智力。
1988年，美國提出一個研究神經計算機的計劃，投資4億美元。日本把1988年定為神經計算機元年，歐共體於這一年開始集中28個研究所和近千名專家合作研究神經計算機。1989年，美國貝爾實驗室製成可供神經計算機使用的集成電路。1992年日本三菱電機公司開發出可供神經計算機使用的大規模集成電路晶元。之後，日本富士通研究所開發出由256個神經處理器互相連接而成的神經計算機，更新數據速度4億次/秒。一種由日本電氣公司推出的神經網路聲音識別系統，能識別任何人的聲音，正確率達99.8%。美國電氣通信基礎技術研究所和卡內基-梅隆大學研究的神經計算機，由相當於人「左腦」和「右腦」的兩個神經塊連接而成。「右腦」的經驗功能部分，有1萬多個神經元，適於圖像識別，存儲有基於經驗的語句。「左腦」的識別功能部分，含有100萬個神經元，用來存儲單詞和語法規則。這種計算就可以利用存儲的知識進行翻譯。
20世紀90年代前期到中期，神經計算機已獲得了應用。例如，在紐約、邁阿密、倫敦飛機場用神經網路檢查塑料炸彈和爆炸物，每小時可檢查600～700件行李。
美國製成一台神經計算機，專門用於模式識別，如分析心電圖、腦電圖波形，對細胞自動分類計數，染色體分類識別等。它的工作過程由三層人工神經網路共同完成：第一層是提取特徵並用數據表示出來；第二層是對這些信息進行運算，獲得模式；第三層是把獲得的模式與預先存儲的模式相比較，完成識別。
我們可以樂觀地相信，在不久的將來神經計算機將會得到廣泛的應用。比如說進行模式識別，實現知識處理，進行運動控制，在軍事上識別敵人，判定目標，進行決策和指揮，甚至進行社會管理等等。