我们的大脑由数十亿个神经元组成，这些神经元基本上可以处理来自我们感官的所有数据，处理我们的意识，情感和创造力以及我们的荷尔蒙系统等。
所以我对这个话题完全不熟悉但并不是每个神经元都有固定的功能吗？例如：如果强度x的信号进入，如果最后一个信号是x ms之前，则重定向。
从我在生物学中学到的关于包含我们大脑的神经系统，因为它们都包含简单的神经元，在我看来，因为我们的大脑是一台庞大而复杂的计算机。
可能是如此复杂，以至于智力和认知等事情成为可能？
关于神经元最复杂的事情就是产生电子信号的化学方面，保持自身活力，并最终分割自身，在计算机上模拟一些应该很容易，或者？ 您不必担心让您的虚拟神经元保持活力，或者？
在我的问题中，我忽略了以下几个方面：
我对这个话题知之甚少，如果我有什么不对的地方请告诉我:)。
（我的秘密目标：复制我的大脑并将其存储在大约1000万TB的硬盘上并让某人在将来启动它）
答案 0 :(得分：4)
类似神经元的电路可以用少量晶体管构建。假设它平均需要十几个晶体管。 （有关示例，请参阅http://diwww.epfl.ch/lami/team/vschaik/eap/neurons.html。）
大脑电路需要1000亿个这样的神经元（或多或少）。
这是1.2万亿个晶体管。
四核Itanium拥有20亿个晶体管。
你需要一个拥有600个四核处理器的服务器机架才能实现大脑。想想1500万美元购买服务器。你需要电源管理，冷却和房地产来支持这种混乱。
模拟大脑的一个重要问题是规模。实际的大脑只消耗几瓦。耗电量为每天3餐。一品脱杜松子酒。维护是8小时的停机时间。房地产是一艘42英尺长的帆船（测量船只时净容量为22吨），还有一个可以放下钩子的地方。
具有600个四核处理器的服务器机箱使用更多的能源，冷却和维护。这将需要两名全职人员来保持这个“大脑”服务器场的运行。
向两个人讲授你所知道的内容并跳过硬件投资似乎更简单。
答案 1 :(得分：3)
模拟神经元是可能的，因此理论上可以模拟大脑。
这两件事总是让我感到困惑的是输入和输出。
我们有大量的神经末梢，都为大脑提供输入。没有他们，大脑就没用了。如何在不模拟整个人体的情况下模拟像人脑一样复杂的东西！？！
输出，一旦大脑“处理”了它获得的所有输入，那么它的输出是什么？你怎么能说你的大脑的“副本”实际上是你没有再把它连接到一个可以说话和告诉你的真人身上？
总而言之，这是一个引人入胜的主题!!!!
答案 2 :(得分：3)
答案 3 :(得分：2)
模拟神经网络（人脑是一个神经网络）的关键问题是它们连续运行，而数字计算机则循环运行。因此，在神经网络中，不同的神经元并行独立运行，而在计算机中，您只能模拟离散的系统状态。
这就是为什么充分模拟真实神经网络目前很成问题，我们离它很远。
答案 4 :(得分：2)
是的，Blue Brain Project已经接近了，我相信摩尔定律到2049年将有1000美元的电脑到达那里。
主要问题是我们的大脑主要基于控制人体，这意味着我们的语言理解和生产，我们的高级推理和语义对象识别的基础，与其潜力和实践输出密切相关到喉头，舌头和面部肌肉。此外，我们的奖励系统与指示维持和社会认可的信号相关联，这些信号不是我们通常希望基于大脑的AI所具有的目标。
人类大脑的精确模拟将有助于研究药物和其他化学物质的影响，但我认为接下来的步骤将是隔离让我们做一些对计算机来说很难的事情的途径（例如视觉系统，梭状回，面部识别），并开发新的或修改已知的结构来表示概念。
答案 5 :(得分：2)
简短是的，我们肯定能够重现人工大脑，但不会因为我们现有的电脑型号（图灵机）而无法获胜，因为我们根本不会这样做。我们对大脑知之甚少，知道我们是否需要新的计算机（超级图灵或生物工程大脑），或者当前的计算机（具有更大的功率/存储空间）是否足以模拟整个大脑。
<强>长：
免责声明：我正在从事计算神经科学研究，我对神经生物学方面和计算（人工智能）方面感兴趣。
大多数答案假设为真正的OP假设模拟神经元足以拯救整个大脑状态，从而模拟整个大脑。
这不是真的。
大脑不仅仅是神经元。
首先，有连接，突触，这是至关重要的，甚至可能超过神经元。
其次，有胶质细胞如星形胶质细胞和少突胶质细胞也有自己的连接和通讯系统。
第三，神经元是异质的，这意味着我们不仅可以扩展到模拟大脑所需数量的神经元模板模型，我们还必须定义多种类型的神经元并将它们有针对性地放置在正确的地方。另外，类型可以是连续的，所以实际上你可以拥有介于3种不同类型中间的神经元......
第四，我们对大脑的信息处理和管理规则了解不多。当然，我们发现小脑的工作方式与使用随机梯度下降的人工神经网络非常相似，并且多巴胺能系统就像TD学习一样工作，但是我们对大脑的其他部分一无所知，甚至记忆也是遥不可及的（虽然我们猜测它与Hopfield网络很接近，但还没有精确的模型）。
第五，目前在神经生物学和计算神经科学方面的研究还有很多其他的例子，显示了这个列表可以继续存在的大脑对象和网络动态的复杂性。
所以最后，你的问题无法回答，因为我们对大脑的了解还不足以知道我们当前的计算机（图灵机）是否足以重现生物大脑的复杂性以产生全部认知功能谱。
然而，生物学领域越来越接近计算机科学领域，正如您所看到的那样，生物工程病毒和细胞的编程非常类似于您开发计算机程序，以及基本上重新设计生命系统的遗传疗法基于它的＆＃34; class＆＃34;模板（基因组）。所以我敢说，一旦我们对大脑的结构和动力学有了足够的了解，计算机内的复制就不会成为一个问题：如果我们现有的计算机由于理论上的限制而无法复制大脑，我们将会设计新电脑。如果只有生物系统可以重现大脑，我们就能够编程一个人工生物大脑（我们已经可以3D打印功能性膀胱和皮肤，静脉和心脏等）。
所以我敢说（即使它可能有争议，这是我自己的主张）是的，人工大脑肯定有可能有一天，但它是否会像图灵机一样计算机，超图灵计算机或生物工程脑仍有待观察，这取决于我们在大脑机制知识方面的进展。
答案 6 :(得分：1)
研究人员比大多数人更聪明，请参阅IBM和其他人的Blue Brain 。
Blue Brain项目是第一个 全面尝试 对哺乳动物大脑进行逆向工程， 为了了解大脑功能 并通过详细的功能障碍 模拟。
理论上，大脑可以使用计算机建模（因为软件和硬/湿软件兼容或可相互表达）。就计算机科学而言，问题不是理论问题，而是哲学问题：
我们能否模拟大脑发育的（混乱）方式。是一个大脑能够驱动硬件或环境来塑造硬件的开发和紧急属性吗
更精神：
如果我以100％的准确度模拟我自己的大脑，那么就开始模拟了。那个大脑有我的记忆（因为它有我大脑的身体形态）......是我吗？如果没有，那我该怎么做呢？
我认为，如果我们能够模仿大脑，那么我们应该一直致力于基于生物学原理的逻辑系统，其应用比大脑本身更好。
我们都有一个大脑，我们都已经获得了它的惊人力量;）
答案 7 :(得分：1)
我不认为他们远程足够接近理解人类的大脑甚至开始考虑复制它。
科学家会让你觉得我们差点就在那里，但就大脑而言，我们并没有比弗兰肯斯坦博士更进一步。
答案 8 :(得分：1)
你的目标是什么？您想要一个可以做出明智决策的程序，还是一个能够提供人类大脑实际工作模式的程序？人工智能可以从心理学的角度来探讨，其目标是模拟大脑，从而更好地理解人类的思维方式，或者从数学，优化理论，决策理论，信息理论和计算机科学的角度来看，在这种情况下，目标是创建一个能够以计算有效的方式做出智能决策的程序。后者，我想说已经解决了，虽然肯定还在取得进展。当涉及到大脑的真实模拟时，我想我们最近才能够半现实地模拟猫的大脑;当涉及到人类时，目前在计算上不太可行。
答案 9 :(得分：0)
谨慎一点。目前关于脑模拟的项目是在人脑模型上进行的。关于将你的思想存放在硬盘上的想法是疯狂的：如果你想要复制你的想法，你将需要两件事。首先，另一个“空白”大脑。其次，设计一种方法来完美地转移大脑中包含的所有信息：直至其中每个原子的量子状态。
祝你好运：）
编辑：狗吃了我的部分文字。