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霹雳隆事实上人工神经网络中提到的神经元看法（即模拟生物神经元的数学函数）远比其生物对应物简朴例如皮质锥体神经元的基底树突和顶树突区域划分毗连到前馈和反响信息处置惩罚（Aru et al., 2020）这种生物神经元固有的重大性部分体现在大大都现代人工神经网络中只管用于人工智能应用的结构化神经元仍然是一个活跃的研究领域（Haider et al., 2021; Max et al., 2023; Senn et al., 2023）大脑的其他特征例如GABA能中心神经元的作用、乙酰胆碱和多巴胺等神经递质的调理作用（Changeux & Lou, 2011）或者锥体细胞具有两组功效上差别的输入的能力（一组是关于神经元转达信息的内容另一组可以在其他神经元转达的信息配景下选择性地放大该传输）（Phillips, 2023）都被转化为大规模脑模子中的功效模式（Eliasmith et al., 2012; Humphries et al., 2012）正如上文提到的多重可实现性论点问题在于这种功效模拟是否捕获到了天下中的准确元素、历程和属性从而对目的工具（例如大脑）提供一个履历上充分的形貌并在此基础上具备与之相同的属性（例如人类特征的神经基础的相同因果效应如意识处置惩罚）换句话说问题是能否在盘算系统中重现现实天下工具（如大脑）的特征包括基于数字电子原理构建的系统这些原理差别于大脑的模拟生物原理
2025-09-21 20:06:14
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