千脑智能的读后感大全

《千脑智能》是一本由[美] 杰夫·霍金斯著作，浙江教育出版社出版的平装图书，本书定价：109.90元，页数：313，特精心收集的读后感，希望对大家能有帮助。

《千脑智能》读后感(一)：《千脑智能》与《思考，快与慢》

今天读完了杰夫·霍金斯的《千脑智能A Thousand Brains: A New Theory of Intelligence》，一本可以引发无数想象的书。一本与人工智能相关的书，得到大神级的演化生物学家理查德·道金斯做序。对我促动比较大的部分是其中描述的：大脑是如何由新的部分和旧的部分组成的；新皮质如何学习世界的模型，而旧脑生成情绪和更原始的行为（为自私的基因服务）；旧脑是如何操控我们以明知不应该的方式行事的；我们所有人为何都很容易受到错误信念的影响，以及一些信念会像病毒一样蔓延。

这部分然我想起获得诺贝尔经济学奖的丹尼尔·卡尼曼的书《思考，快与慢》里的系统1和系统2。系统1：不费脑力-快速-无意识-难以控制和修改-自主控制-像自动驾驶，是人类在做狩猎者和采集者的思考行为方式的遗留。系统2：需要注意力-费脑力-耗力系统-慢速-逻辑-审视。系统1和2，很是对应了这里的旧脑和新脑；系统1和系统2是从行为和思维模式上的描摹；新脑和旧脑是有生物学基础的物理区分。

读《思考，快与慢》的时候，就希望自己能多使用系统2控制好系统1；有了《千脑智能》里的新脑与旧脑的物理划分，更具象化了，希望自己的情绪控制能教之前有大的进步。

《千脑智能》读后感(二)：《千脑智能》，让我非常赞叹、惊叹的一本书，醍醐灌顶，极好

国庆假期，读完《千脑智能》，让我非常赞叹、惊叹的一本书，醍醐灌顶，极好。

大脑的进化史一目了然，大脑的进化是是在旧部分的基础上进化出新的部分，逐渐具备了操纵越来越复杂的行为的能力。

人类大脑最新的部分是新皮质，意思是新的外层，只有哺乳动物和人类才有新皮质，人类的新皮质特别大，约占大脑体积的70%。新皮质负责与智能有关的一切，从视觉、触觉、听觉到语言，还包括数学、哲学等抽象思维。

新皮质看起来就像一大片细胞，并没有明显的分界线。在整个新皮质中，全部皮质柱和迷你皮质柱都做着同样的事情，执行一套普适基本算法：每根皮质柱都在进行预测。大脑永远不会停止预测。当大脑的预测得到验证时，就意味着大脑中的世界模型是正确的，一个错误的预测会使你注意到这个错误并更新该模型。新皮质在你刚出生时就已对世界有一些固有的假设，但对于具体事物一无所知，通过经验积累，它学习了一个丰富而复杂的世界模型。大脑学习世界模型的唯一途径是通过其输入的变化，大多数时候我们必须通过移动来发现物体、地点和动作的结构。大脑中的连接存储着我们通过经验学习到的世界模型。

大脑通过将感觉输入与参考系中的位置联系起来，即皮质柱通过不断的感应和移动（每根皮质柱都具有代表参考系和位置的神经元，预测建立在新皮质中），来建立和调整世界模型。新皮质利用位置细胞、网格细胞、头朝向细胞的导航作用（其作用模式与旧脑中海马体、内嗅皮层的位置细胞和网格细胞相似）追踪物体的位置。

只有不到10%的细胞突出是在近端区，其他90%以上的突触距离都比较远，当远端树突上一组相邻的突触同时接收信息输入时，就会产生树突脉冲，树突脉冲使细胞进入预测状态。如果后续的输入已经是预测到的，那么已处于预测状态的神经元会更早发射脉冲信号。而未预测到的输入通常会比预测到的输入引起更大的刺激。

同样，大脑也是用参考系来管理所有知识，并且思考是移动的一种形式。当神经元激活参考系中一个又一个的位置时，思考就会产生（信息存储在参考系中，正如好地图可以使你弄清楚如何高效到达新位置;新皮质中的好参考系可以使你弄清楚如何高效构建知识目标，找出一个有用的参考系，是学习或创新最困难的部分），成为专家主要是要找到好的参考系来组织事件和数据。

嵌套结构和递归是语言的关键属性，事实上，世界上所有事物都是通过这种方式组成的。皮质柱为正在学习的每个物体（概念）创建参考系，而这些参考系会指向先前学过的参考系链接，无须重头开始。

大脑中的知识是分布式存储的，关于一个物体的知识会分布在成千上万根皮质柱中。新皮质并不依赖单根皮质柱。每一根皮质柱都是一个完整的感觉-运动系统。皮质柱会进行“投票”，感知是投票后达成的共识。

旧脑则负责与我们生存至关重要的部分，包括：呼吸、运动、饮食、性和反射反应等更原始的行为。旧脑包含几十个独立的器官，每个器官都有特定的功能，从视觉上看他们是彼此分离的，比如杏仁核、海马体。

《千脑智能》读后感(三)：重新认识大脑：学习与预测

为什么要重新认识大脑

读《千脑智能》的过程就是重新认识大脑的过程。

人类对大脑的了解越来越深入，并用新的知识来解释我们的世界。

这一方面是因为检测技术和实验水平的进步，另一方面是神经科学受到机器学习发展的启发，开始重新审视以前各种实验的数据，并发展出能够拟合更多数据的新理论。

本篇文章的主题包括：

大脑包含超过100亿的神经元。大脑的学习在微观层面就是神经元的连接，一个人的一切知识都存储在神经元的连接中，思想观念都只是神经元的活动。

从宏观层面看，包含超过100亿个神经元的大脑，是这样进行学习的：

通过建立模型，大脑可以用模型进行预测，通过预测，大脑可以不假思素地做出反应，相比「思考」要更快速，并节省认知资源的消耗。我们听到一段熟悉旋律的前几个音符，自然可以哼出后面几个，看到「灯，灯灯灯···」，我们就能预测到后面还有一个灯。

在大脑中，有一组神经元，与奖赏、快乐、笑、成瘾等行为息息相关，这就是「伏隔核」。

大脑的很多行为展示出「节能」的特性，稳定、模型、预测，对影响稳定的新信息抵抗。。

大脑看起来似乎非常懒惰。而懒惰的大脑需要奖赏来提供活动的动力。

然而好奇心和玩耍却是例外。

人类和其他动物的幼年时期，其生活中最重要的主题是「玩耍」。他们也天然地充满了好奇心。

玩耍和好奇心是一种需要消耗精力，但不需要奖励即可完成的活动，这与把奖励作为刺激的很多电子游戏有本质的不同。

一个的猜测是好奇心和玩耍是大脑建立世界模型的两种重要方式。

一定要说明的是，本篇文章只是试图通过简单的语言来描述复杂的理论知识，简化必然是不准确的，如果要了解各种理论，还是要去看书，比如《千脑智能》《心理学与生活》《社会心理学》等。