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2. 神经元放电信息可视为一串二进制码，其工作模式和计算机既有类似，也有不同。
当我看东西时，视网膜上的细胞，有的放电，有的不放电，如果把放电用“1”表示，不放电用“0”表示，那么就可以把看到的东西在视网膜上的激发模式转换为一串二进制代码（如果你试着假想一下，就会发现这串二进制码有点长，而且在视网膜上排列怪异）。
与此同时，让我们假想在视神经通路上存在某个切面，在此切面上的神经元，或放电或不放电，放电用“1”表示，不放电用“0”表示，那么看到的东西在此切面上的放电模式也可转换为一串二进制代码。
很明显，这两串代码是不一样的，后者是前者被加工后的结果。而对其加工的，就是介于视网膜和切面之间的神经元，加工机制就是各神经元之间复杂的联接方式。
为什么外界信息要被加工，而没有被原封不动地向上级神经元传送呢？如果一个神经元的功能只是接收另一个神经元的信息，并原封不动向其他神经元传送，那么这个神经元除了浪费资源外，还有什么存在的价值呢？前面一个神经元完全可以把树突伸长一点（如坐骨神经，长度超过1米），从而省略掉这个神经元。所以在神经通路上，新的神经元切面上的神经元，必然是和上一个切面或上几个切面的多个神经元相连。新的神经元切面上的信息，必然和上一个切面的信息有所不同，是信息被加工后的结果。这种信息加工过程并不是信息被传输到大脑后才开始的，而是在信息离开视网膜后就开始了。
信息被加工后，有两个好处：一个是信息量可能会小一些；另外一个是加工后的信息更容易被下一级神经元所用。
这一点和计算机CPU的工作机制有点类似。在任何时候，输入CPU的是一串二进制，输出的仍然是一串二进制。但输入输出是不同的，输入的二进制串可能只对CPU有意义，被CPU所用；而输出的则对显卡或声卡有意义，被它们的数字电路所用。
在同一时间，CPU可能只输入32位或64位二进制串，如果信息太长，就要分成几段依次输入。在同一时间CPU的输出也是位数有限的。但在人的视网膜上，有数百万的感光细胞同时输入，如果选取视神经通路的任何一个切面作为输出点，在这个输出点上也是成千上万的神经元在放电， 这是CPU无法相比的。但是，CPU的工作频率可达每秒1G （109）次以上，而神经元放电一般只有每秒1K（103）次左右。二者的工作机制各有所长，都有对方无法比拟的优点。
对CPU来说，有时候输入两串不同的二进制，而输出却是相同的。比如说，输入1+2(翻译成机器语言就是一串二进制代码)，或是输入5-2，输出的答案都是3。那么在神经系统中，不同的输入也有可能会得到相同的输出吗？
答案是肯定的。比如我站在门边，或是坐在沙发上，去看一张摆在屋子里的桌子，在我视网膜上的投影，二者是完全不一样的，但在我大脑深处的某个点（这是我们要考查的输出点），它有相同的放电模式，因此我知道这两个不同的光源刺激代表的是同一张桌子。让我能得出这个结论的是从视网膜起到这个输出点止的神经元的联接方式。在这个联接网络中，最初截然不同的两串二进制放电信息，不断地流动、转换，最后变成相同的信息。
这样的说法不免过于简单。如果是一个生理心理学家，他会把这个过程说得更详细些，分成一些复杂的子过程，并且反复提醒你其中仍然有很多机制我们尚不甚了解。比如说可以把整个过程分为初级视神经元对物体的属性分解的加工过程，以及更高级的神经元在注意的参与下将各种属性组合起来，然后对物体进行识别的过程。但无论过程如何复杂，都是神经元的活动，都可以假想为一串又一串的二进制代码。而且在神经通路上，每一串代码瞬间就已经转换为下一级神经元上的一串新的代码，原来的神经元又被涌进来的新信息所占据。
对于不同的但兼容的CPU（比如intel的和AMD的），它们可以执行相同的程序，得到相同的结果，但其内部逻辑电路设计却是不同的。不同人的神经联接，也是不同的，但对于相同的输入，也可能会有相同或近似的加工过程，就好比兼容的CPU一样，但其兼容程度就要差得更多。
我们就算知道了一块CPU全部的功能，将所有可能的输入和相对应输出进行列表，也很难弄清楚其内部的精确逻辑电路，还不如另外设计一块兼容的CPU。类似地，就算我们能够知道一个人的所有行动和反应，但是要搞清楚此人大脑内神经联接的细节，或者要搞清楚此人看到一张桌子时神经通路上具体的代码，都几乎是不可能的。

4. 大脑的存储容量很大，对存储内容的搜索能力也很强，但大脑无法对存储内容进行索引和列举。
在计算机中，尽管存储“张三”只需要几个字位，但不管计算机的存储空间有多大，它能存储的信息量也是有限的。在大脑里，对“张三”和“李四”的编码使用的是相同的100万个神经元，只是其放电神经元组合模式不同而已。如果这100万个神经元，任选不同的50万神经元放电，就可以表示不同的人的话，那么这个组合出来的数字，实在是太大了，比宇宙中目前已知的所有基本料子的数目还要大得多。因此，从这个意义上说，大脑的存储能力是无限的。
大脑对存储内容的搜索能力也是计算机无法比拟的。假设我公司有500人，每个人的照片都存储在计算机上。如果我交给计算机一张照片叫它识别，计算机会把照片和存储的图片一一比较，得到结果。如果这个人凑巧存储在硬盘上第一个位置，计算机搜寻的时间就会很短；如果这个人存储在最后一个位置，搜寻的时间就会很长。另外，如果某个同事提交的照片和存储的照片不是同一张，衣服和表情发生了变化，那么此时，即便计算机可以进行模糊比较，但其是否能100%搜寻出正确的结果，还是值得怀疑的。
因此这个搜索任务对计算机来说，是很难的。但对大脑来说，只是小菜一碟。无论我看到的是哪位同事，从视网膜到最终识别的输出点，所经过的神经元网络的层数是基本相同的，耗费的时间相差不大；如果一位同事穿了一件希奇古怪的新衣服，大脑一样可以轻松快速地认出他来。
另一方面，如果我想知道计算机的数据库中上存储了多少同事的资料，只需一个简单的命令即可。但是，如果我想知道自己大脑中究竟存储了多少人，并详细列出他们的名字，这对于大脑来说，就是不可完成的任务了。

6. 在和旧记忆的竞争中，新记忆得以形成；旧记忆自身也在时刻发生改变；旧记忆完全消失是很难的。
我对王芳由不认识到认识，在我大脑里，必然发生了某种改变。在孩童期，神经元会有新的树突生成，也有老的树突死去，从而有新的联接产生或旧的联接消失。但对于成人，不会再有大规模树突的生成和死去。所以，当我认识新人时，不是产生新的神经元联接，而是在原来的联接网络中产生了新的传递通路。
新的刺激产生了新的传递通路，但新的传递通路不一定就会保留下来。如果此刺激连续反复出现，新的传递通路上就可能发生一些永久性的改变，比如神经元接触部位增大、由激发作用变为抑制作用、神经元放电频率发生变化等等。这些改变导致新记忆的产生和保持。
我新认识了王芳，如果从此以后，她在我生活中多次出现，成为朋友或同事，她就会在我的神经系统中留下越来越多的永久性信息；如果她就此从我生活中消失，那么我会很快忘记这个人。
然而这种新的传递通路的产生，必然对原有的一些传递通路产生影响，从而影响到旧的记忆。比如，我初识王芳时，100万个神经元中有30万个放电，其中5万个和看到张三是相同的。此时再看到张三，尽管仍然有50万个神经元被激发，但和上次看到张三时所激发的50万个可能已有5000个是不同的了。随着我和王芳越来越熟悉，我看到王芳时，慢慢地，也会有50万个被激发，但其中可能只有2万个和看到张三是相同的。
如果我改变了生活的地方，在新环境认识了很多新同事后，原来的同事如张三等不再出现，由于使用相同的神经元对不同的人进行编码，关于新同事的信息就会大肆抢占记忆资源。若干年后，有人问：“你还记得以前同事张三的样子吗？”这时，我才恍然发现，在脑海里，同事张三等的音容笑貌早已经模糊，基本上想不起来了。
在计算机上，如果用新的内容覆盖旧的内容，旧的内容就将永远消失。但在大脑里，不管我新认识了多少朋友，让我渐渐忘记了老朋友张三，但当年被张三所激发的有50万个神经元，关于张三的记忆不是那么容易就消失殆尽的，特别是如果张三有一些很独特的特征，就更难忘记。所以，尽管记忆已经相当模糊，但当我重逢张三，还是会很容易重新拾起一些熟悉的片段。
我假想了与张三分离之后，大脑里会发生什么。但我现在还不想与张三分离，张三还是我的同事，而且在过去十多年里，我们一直是同事。有时候我会想，十多年前的张三，是什么样子的呢？记忆中仍有依稀印象，但已经很模糊，想不太清楚了。幸好还有照片，我翻出十年前张三的照片，大吃一惊：十年来，张三的变化还真大啊!
但这十年里，我几乎天天与张三见面，每一天看到他，我都觉得和昨天的他没有什么变化。但事实上，他每一天都在变，他在我大脑记忆里形象也每一天都在悄悄地变。
前面我假设：100万个神经元里任意不同的50万个激发就可以代表不同的人，因此大脑的存储容量是无限的。然而就算是同一个人张三，我在下一秒看到他，大脑内激发的50万个神经元就已经不一样了。所以，可以有很多种不同的、发生细微变化的50万个神经元组合模式，代表的是同一个人。
正如哲人说：人不可能两次踏进同一条河里。我们周围的环境，我们的记忆，也象河流一样，时时刻刻都在改变。我不会两次看到完全相同的张三，从而在视网膜上产生完全相同的激发；而大脑里曾经因为张三产生过某种特别的50万个神经元放电的组合，这种组合以后也不会再次出现了。
前面，作者设想了生活中常经历的一些场境，并讨论这些场境下，在大脑里发生的一些变化。为了让这种讨论变得更简单，更容易理解，也许会引入一些前后矛盾的观点。比如，前面说过：不同的输入会有相同的输出，不管张三离我5米或是15米，在视网膜上差异有多大，在我们考查的输出点上，被激发的50万个神经元是相同的；而在这里，作者又说：没有两次完全相同的放电模式在大脑里出现。
作者之所以这么做，是为了让读者在阅读时，思路能更清晰一些，能更容易理解书中表达的观点。
而且，我们也不能说两种矛盾的观点中，一定有一种是错的。当我说关于同一个人的不同输入有相同输出时，我站在静止的立场上；当我说：大脑里不会为同一个人产生完全相同的输出时，我站在变化的立场上。
另外，如果以单个神经元作为输出点，确实有不同的输入会产生相同的输出。例如一个神经元，在其感受野边缘有刺激而中间无刺激时，此神经元放电（闭中心细胞），尽管边缘呈现刺激的强度和范围发生变化，但只要符合这个神经元的放电模式，此神经元的输出都是“1”（即放电）。若我们选取两三个神经元作为输出点，由于其输出的可能组合是有限的，所以也很容易就会得到不同的输入产生相同输出的情况。但当我们考查的输出点神经元数太多时，其可能的输出组合数几乎是无穷大，由于信息传递通路随时都在改变，要产生完全相同的输出变得几乎不可能。

7. 旧记忆并不愿意轻易让出资源给新记忆。在新记忆形成过程中，神经元网络对细微差别的识别能力越来越强。
从视网膜上张三的影象，到我们考查的输入点之间，是数量庞大的神经元形成的极其复杂的联接网络。这个网络的联接方式，不仅是一个信息加工系统，同时也是一个记忆存储系统。我可以从这个输出点的50万个被激发的神经元，向联接网络上游进行反向追踪，从而恢复出来张三的容貌。
由于整个联接网络极其复杂，其输入输出并非一一对应，所以我并不能进行完全的反向追踪，从而恢复张三相貌的所有细节，而只能对网络的最末几个层次进行分析，找到张三长相上的一些独特属性，从而得出其容貌的模糊映象。
你可以闭上眼，试图回忆天天跟你见面的最好朋友，在你脑海里，会得到他的清晰印象吗？不会！
如果新来的同事王芳刚好和另外一同事赵红长得差不多，乍一看特别容易把王芳误认为赵红。下班后同事张三问我：“你还记得今天新同事的样子么？”
这时候我试图去回想，但脑子里想到的都是赵红的样子，一点都想不起王芳的模样。在这以后好长一段时间都是如此，只要王芳不在我面前，我试图回想她的模样时，就只想得出来赵红的模样。幸好我每天都要和两人见面，慢慢地，在我脑子里，两人的差别越来越大，最初明显的差别也许是两个人的笑容、说话的语气和眼神，后来，两人不苟言笑的面孔，在我眼里也会觉得天差地远。即便两人不在我面前，我回忆她们的模样，也不会在记忆里搞混了。
由于刚开始时，王芳的容貌和赵红的容貌共用了太多神经元，已有的对赵红的记忆，对新的王芳的记忆的形成影响很大。老记忆并不那么愿意把资源拱手相让给新记忆的。新记忆刚开始也不得不和老记忆共享很多神经联接，这些联接后来慢慢发生分化，不同的识别对象才有各自独特的联接模式。
这个例子也说明，神经元的联接网络，并不一定对所有存在差别的刺激模式在一开始就可以区分，而是在相当一段时间里，慢慢对有差别的对象从混淆到识别，再后来，识别变得越来越精细，细微的差别也会越来越显著。
生活中就存在许多这样的例子。比如：如果我们以前很少接触到西方人，突然来到一个西方人生活的环境中，我们会觉得周围很多西方人的脸庞长得差不太多，但一段时间后，我们对西方人脸庞的识别越来越精细，会觉得他们彼此之间，其实相差很大的。不是球迷的人，会觉得电视上跑来跑去的小人差别不大，动作也差不多，但当他慢慢变成球迷后，看一眼就能说出每个球员的名字。

第一章完结，剩下的不发了，发个链接就好了。http://tieba.baidu.com/p/1050435396

好久没来看望小学生了。