萬裏千人
理工男到創業者蛻變後感悟。來美三十年的感悟。工學院終身教授。五年六十次飛越太平洋，一年五十次深圳。
Deep Neural Network基本就是一個樹形結構的信號處理，把一張帽的圖像變成一個（010） 然後把一個狗的圖像變成一個（100）。
以下是目前最時髦的alex net深度神經網絡，用於識別貓。但是，人的大腦肯定不是這樣幹的。首先，人腦裏麵應該沒有“卷積”這個操作。其次，人腦耗電量極小，而且學習效率肯定要快的多。沒有一個人需要看那麽多張貓的照片才能“學習”。我們看一隻貓就夠了。
其實人對於貓狗的識別是用生物神經網絡。對於生物，我們知道的很少。很多我認識的玩“neural biology"的牛人，一問真的問題就一問三不知的搪塞。 沒辦法，半導體工程師需要自學一點神經學。
人的視網膜是這樣的。這個結構，已經神奇的無法更神奇。但這隻是開始。視網膜有六百萬個cone，識別三原色。另外有一億兩千萬rods，用於識別光的強度。這些cone和rods，都是特殊形態的神經元。
視網膜的訊號，通過彎彎繞的回鶻傳到腦灰質。
真正的深度神經網絡，發生在腦白質裏。腦白質是axon，腦灰質是neuron。
腦白質的光學圖像如下
在腦白質裏麵，神經的密度應該是極大的。都是電子和化學物質的接觸。腦白質裏麵神經元密度是大約每立方厘米1000個。每個神經元是一百個微米大小的立方體。嚴格來說一百個微米夠裝一千個三極管。但是半導體基本是二維的，所以總體密度遠遠不如腦白質。
Structures near surface of cerebral cortex.
不同動物的腦體大小不同。其實人的也不是特別大。豬和狗已經很聰明了。鯨魚的腦子很大是為了處理反射聲波的信號處理。這個嘛，AI夠不夠海軍用的？但是大象的腦子為什麽那麽大我們就不知道了。有人說是為了象鼻子的觸覺信號處理用的。這些裏麵隻有人的手指是分開opposable的，隻有人可以“製造”。其餘我們和海豚也差不多。
順便提以下，神經元的基本結構，一般認定是這樣的。這個三維的軟性材料組成的單元，是人間的奇跡。看了這個，工程師可以相信上帝的存在。這是鬼斧神工，這是神跡。人類是很難reverse engineer出來的，因為都是納米工程，靠蛋白質自組裝出來的。
神經突觸之間的接觸，是化學物質完成的。是靠帶電分子，而不是電子。這個大概不必深究。
神經信號的encoding，據說是靠spike。這樣比較省電。信號action potential大概是靠spike的積分產生的。具體細節大概也不必深究。
There are more connections in our brain than there are stars in our galaxy.
所以，生物神經比台積電的半導體還要領先最起碼二十年不止。那時候，矽穀工匠已經不久於人世了。
Our perception of the world is an illusion. Our eyes move three times a second, and we "interpret" the whole picture using partial scans.
We never see the blind spots. They are filtered out and repaired by our brain's experience.
馬斯克的neural link，也是植入腦皮層
神經束的結構，類似電纜，隻不過信號是波
有關神經記憶，存在一個動態鏈接起來的neural assembly.
有一個概念叫mindscape，就是一個共享的思維空間。類似我們共享宇宙空間，mindscape是一個空間。你的想法和發明，都會“存到裏麵”。這大概就是“意念”。
有人說，我很牛，我不信。請相信，我們人是一個封閉的大腦，靠幾個傳感器感知和構建環境。這個環境是會“騙”我們的，也就是說，我們認為的環境，是一個自圓其說的騙局。
一個人對世界，自己，宇宙，語言，文化所有理解，都是一個藏在頭顱裏麵的肉身自己騙自己。如果一台蘋果手機開始想，周圍的一切都是我的，你會十分好笑。但是，我們每個人就是這麽可笑。
先寫一點留個筆記。後續再發現。請留言。
個人認為人體就是一部機器。意識就是能感受信息不斷被輸入輸出的應用軟件。這個軟件也是被不斷更新的。先想到這些。