本次网络研讨会中有一个演讲特别引人注目：哥伦比亚大学计算机科学教授ChristosPapadimitriou，关于“文字representationsinthebrain”》的演讲。△哥伦比亚大学计算机科学教授、哥德尔奖和加特纳奖得主克里斯托斯·帕帕迪米特里乌在演讲中谈到，随着我们对大脑信息处理机制的理解增加，我们将能够开发更强大的算法，更好地理解和参与对话。他提出了一个简单有效的模型，说明大脑的不同区域如何相互交流以解决认知问题。Papadimitriou描述了与一个人“交流”的行为被观众誉为“世界上最伟大的奇迹之一”。大脑将结构化的知识转化为电波，通过不同的媒体传送到听者的耳朵里，然后经过大脑的处理，转化为结构化的知识。“毫无疑问，所有这一切都发生在尖峰、神经元和突触中。但如何发生？这是一个巨大的问题。我相信我们将在未来十年内了解如何实现这一目标的细节。”有更好的方法。”大脑中的神经元集合认知和神经科学家正试图弄清楚大脑中的神经活动如何转化为语言、数学、逻辑、推理、计划和其他功能。如果科学家们能够成功地描述神经元的工作原理大脑与数学模型，他们将打开创造可以模仿人类思维的人工智能系统的大门。许多研究都集中在单个神经元的活动上。直到几十年前，科学家们认为单个神经元对应于单个思想。最流行的例子是“祖母细胞”理论，它声称每当你看到你的祖母时，你大脑中的一个神经元就会发出尖峰信号。最近的一些研究结果驳斥了这一说法，并证明每个概念都与大量数字相关联神经元和神经元与不同概念之间可能存在重叠。这些脑细胞群被称为“集合”，Papadimitriou将其描述为“一组高度连接、稳定的神经元，代表某种事物：一个词、一个想法、一个物体等”。神经科学家Gy?rgyBuzsáki将聚合体描述为“大脑的字母表”。△神经科学家Gy?rgyBuzsáki的大脑数学模型为了更好地理解聚合体的作用，Papadimitriou提出了大脑的数学模型，称为“交互式循环网络”。在这个模型中，大脑被划分为数量有限的区域，每个区域包含数百万个神经元。每个区域都有递归，这意味着神经元彼此相互作用。每个区域都与其他几个区域有联系。这些区域之间的连接可以被激发或抑制。该模型提供了随机性、可塑性和抑制性。随机性意味着每个大脑区域的神经元是随机连接的。此外，不同区域之间存在随机连接。可塑性使神经元和区域之间的连接能够通过经验和训练进行调整。抑制性意味着，在任何时刻，有限数量的神经元都处于兴奋状态。Papadimitriou将其描述为基于“生命的三大主要力量”的非常简单的数学模型。Papadimitriou与来自各个学术机构的科学家一起，在去年发表在同行评议的科学期刊《美国国家科学院院刊》(PNAS)上的一篇论文中详细阐述了这个模型。△论文https://www.pnas.org/content/117/25/14464集成是模型的关键组成部分，支持科学家所说的“集成微积分”，一组可以处理、存储和检索信息的对象操作。“这些操作不是凭空而来的。我相信这些操作是真实的，我们可以通过数学和模拟证明这些操作对应于真实的行为......这些操作对应于观察到的行为（在大脑中）。”Papadimitriou和他的同事假设集合和集合演算是解释大脑认知功能（例如，推理、计划、语言）的正确模型。Papadimitriou说大多数认知能力符合要求。基于集合演算的自然语言处理来测试他们的心智模型，Papadimitriou和他的同事建立了一个自然语言处理系统，该系统使用集合演算来分析英语句子。实际上，他们试图创建一个人工智能系统来模拟大脑中容纳与词汇相对应的集合的区域Papadimitriou说：“现实情况是，如果一系列单词在LEX中激发这些集合，引擎将生成一个句子的解析。”该系统通过模拟引起的神经元尖峰专门（像大脑）工作通过微积分运算。这些神经元集合对应于内侧颞叶区、Wernicke区和Broca区，三个高度参与语言处理的大脑区域。该模型采用一系列单词并生成语法树。他们的实验表明，就神经元尖峰的速度和频率而言，他们模型的活动与大脑中发生的活动非常匹配。Papadimitriou承认，人工智能模型仍然非常初级，缺少语言的许多重要部分。研究人员正在制定计划来填补现有的语言空白。他们相信所有这些部分都可以通过集合演算来补充，这是一个经得起时间考验的假设。“这是语言的神经基础吗？我们的左半脑是否天生就有这种东西，”Papadimitriou问道。关于语言如何在人脑中运作以及它如何与其他认知功能相关的问题仍然存在。但Papadimitriou认为，集成模型让我们更接近于理解这些功能，同时回答了剩下的问题。语言分析只是检验集合演算理论的一种方法。Papadimitriou和他的合作者正在研究其他应用程序，包括学习和规划，就像幼儿所做的那样。“我们的假设是集合演算或类似的东西可以满足逻辑访问需求，”Papadimitriou说。“换句话说，它是我们大脑计算方式的有用抽象。”
