《A Thousand Brains》读后感摘抄

《A Thousand Brains》是一本由Jeff Hawkins著作，Basic Books出版的Hardcover图书，本书定价：USD 30.00，页数：288，特精心收集的读后感，希望对大家能有帮助。

《A Thousand Brains》读后感(一)：非常有趣的一本关于人脑研究的科普类读物

作者主要介绍了他和他的团队的研究发现，即人类是通过皮质层里的cortical columns以reference frames为模型来不断学习和更新对世界的认知，从而产生智能。他提出人脑主要分两部分，old brain和new brain。 old brain是经过长久时间的进化而来的，所以符合selfishgenes的全部特质，即唯一目的就是繁衍。而人类的贪婪、自私、暴力等等“恶习”均是由于基因繁衍目的产生的。而new brain主要就是由nerocortex即皮质层构成，它是我们人类认识世界，产生智能的大脑器官。除了解释这套理论以外，作者还讨论了机器智能的未来发展、超级智能是否会威胁到人类、与外星文明沟通的可能性、在人类灭绝后如何保存我们人类的知识。

我真希望我在青少年的时候可以有幸读到这本书。即使我不从事神经科学或者任何这类科学研究工作，也能帮我更好的拓宽我的认知范围，更好地理解世界，理解我们人类自身。

《A Thousand Brains》读后感(二)：我思故我在

幸亏有像Musk和Hawkins这样的执着求知，愚蠢和野蛮才不会阻挡人类前进的脚步。Hawkins是Palm的创始人，但一生痴迷的是深入理解新皮质neocortex。他提出颠覆性的framework ，继而通过反向工程新皮质和思维模式来创立全面人工智能(Artificial General Intelligence)，而不只是单一技能deep learning的AI。“We know how incredibly big the universe is and how incredibly small we are”，第三部分对old brain的声讨和对生命意义的重新定义（从基因的传承变为智慧的传承），其实未必与第一二部分脱节。基于智慧优于基因，因为基因只是复制，智慧knowledge/intelligence 除了有传承的方向，还具有真正的意义end goal。适合星际航行的智慧机器会是一种高阶（？）的生命形式，既不受限于old brain，又没有皮囊的羁绊（尽管也有复制的难处）。从而能让人类的智慧在太阳系灭亡后还能存续下去，或许有一天和智慧外星人相遇。作者的乐观基于回溯两百年无人敢想象今日人类的智慧成就，同理我们无需担心未来人类的创造能力让一切皆有可能。

《A Thousand Brains》读后感(三)：关于人脑运作原理的大胆假设

比尔盖茨推荐的2021年度书籍中的一本。面向普通读者解释人类大脑运作的方式。

书的核心观点：

• 人类有新旧两个大脑。旧大脑遵循基因复制的生物进化本能。新大脑(新皮质neocortex)负责人类的智能。

• 新大脑的运行方式不是单一的感知-处理-反应的过程，而是在接收外界刺激和信息后在大脑中产生千百个不同的模型进行匹配选择，相当于有千百个大脑在共同建模反应。

作者用这个大胆的假设来解释了为什么现在的人工智能方向（单一向度的deep learning）不会产生真正的智能（AGI，Artificial General Intelligence）。而人工智能即使真的实现也并不存在对人类的威胁，因为人工智能没有人类负责生物本能的旧大脑，缺少产生motivation的机制。

这是一本基于大脑研究大胆猜想假设的书，他提出了一个全新的关于人脑如何运行的理论，非常开眼界，虽然没有实证验证，但这个理论框架为人工智能和人类的未来提供了全新的思考角度。

它不是一本学术性的关于大脑的科学论文，而是在对一个终极大问题（人脑到底如何运作？）的informed guess，很有启发性，是一本会刺激大脑思考的书。

《A Thousand Brains》读后感(四)：《A Thousand Brains》读后感

杰夫·霍金斯 Jeff Hawkins 是位真正大牛。他即是成功的企业家，又是一个卓越的脑神经科学家。Jeff 了开创了一个既神奇又可信的理论。但对我来说，这本书中更有趣的是他关于大脑和人工智能，智能与意识，智能与永生，智能与外星人，等一些宏大问题的解析。

我们的大脑有两部分。

旧大脑，或爬行动物大脑 (reptilian brain)，处理我们日常肌体活动，如呼吸，走路，情绪等。

新大脑，也就是新皮层 (Neocortex) 是哺乳动物通过进化特有的，也是我们的高级智能的来源。新大脑是本书的重点。

我们的大脑有着数以百亿记的脑神经元。这些脑神经元组成了数以百万记的皮质柱。

皮质柱，作为我们思考和感知的基本单位，每时每刻都在对我们周边的环境做出预测。如果环境中任何物体与跟我们的预测不符（如：打开保温杯喝水时，发现比预想的要冷），我们的注意力就会被“唤醒”，我们就会审视一下，看看是不是物体本身出现问题了（保温杯没盖严），还是需要对我们的认知做出调整（外部气温过低会缩短保温时间）。这个过程是通过一个参考框架（reference frame) 的方式，或者说算法，来完成的。

众多的脑神经元同时会对一个物体做出各种的预测，有时会各持己见。但我们的大脑会集中做出一个统一的判断。这个过程又是通过脑神经元之间的一个“投票”的方式来完成的。

这些听起来枯燥的理论，对我们了解大脑的运作机理非常有帮助。

作者根据这些对目前社会面临的一些问题做出了推断：

1，一种生物能够拥有智能的唯一方式，就是模拟我们的大脑的方式来思考和感知。（学习和研究 通用人工智能 AGI 的同学们，此处要划重点！）

2，外星文明并不可怕，与他们交流的利远大于弊

3，地球生物的本能是要不遗余力地延续和传播自己的基因（传宗接代）。但作者认为这个本能会让我们自私短视的一面难以约束。最终造成对自身命运和所处环境的毁灭性伤害。

4，知识传播非常重要。即使有朝一日人类文明终结了，我们也需要让未来的文明知道我们曾经掌握的知识。这样能加快他们的文明进程，也可以避免以类似的方式自我毁灭。

5，意识并不神秘。在今后的二，三十年内，科学就可以破解意识之谜。就像我们在发现了DNA之后，生命本身变得不再神秘一样。

《A Thousand Brains》读后感(五)：他放弃了挣百亿美金的机会，竟然是为了。。。

Jeff Hawkins在1992年创立了Palm，一个早期的掌上设备公司。他很早就认识到了掌上设备才是未来，并且成功推出了几个产品。倘若他在这一行继续做下去，也许能够做出类似iPhone的产品。在智能手机的浪潮中，有他的经验和眼光，赚到百亿美金不是难事。但他竟然放弃了这一切，而在2000年左右离开Palm，去追逐自己脑科学的梦想。之后他办过研究所，然后在2005年建立Numenta公司，去同时做研究和开发。这本A Thousand Brains，就是Jeff用百亿美金的机会成本，换来的最新的研究成果。

Jeff一生的梦想，就是提出一个解释Neocortex(新皮质)的理论。新皮质被认为是大脑中负责所有高级思维的部分。如果能有这样一个理论，人们就知道智慧如何从大脑中诞生。而这本书提出了一个叫A Thousand Brains的理论。其大致思路如下。

之前科学家发现Neocortex大概由150,000个Cortical Columns（皮层柱）组成。而Vernon Mountcastle猜想每个Cortical Column就是大脑中的一个独立的计算单元，负责不同功能（如语言，视觉）的Cortical Column并没有本质区别。Jeff Hawkins在这个基础上，提出每一个Cortical Column内部大致有两层。一层负责处理感官输入，并对于物体的表征进行建模。另一层负责处理运动输入，并对于方位进行建模，好像地图。学习的核心就是在这两层建立连接。比如，要学习一个中间有商标的杯子，感官层会有一部分记录下商标的特征，然后连接到地图层对应的中间部分。而这个地图层，在书中又被称作Reference Frame（参考框架），是整个A Thousand Brains理论的核心。为什么地图会如此重要？Jeff讲到原始动物演化出大脑的最大目的是在复杂的环境中生存。而地图可以很好的帮助动物去探索，记录这个世界。这个地图模型的泛化也能力很好，可以存储更抽象的知识，所以慢慢被借用于更高级的功能，如语言，数学，哲学。此外，这个模型的一个优势是具有不变性。比如，当物体移动，旋转时，会激活地图层的不同区域，但依然可以识别同一个物体。这比起现有的卷积神经网络要好很多。另一个优点是可以反过来生成感官信号。比如，我们可以在脑海中幻想移动，然后浮现出一个场景。

在建立了单个Cortical Column的模型后，Jeff进一步提出，每个Cortical Column都是独立的，但多个Cortical Columns可以从不同的方面（如视觉，触觉），去描述一个物体。面对一个系列的感官输入，所有的Cortical Columns会尝试识别， 然后通过投票来确定该物体。这个模型很像机器学习中的Ensemble learning（集成学习），通过把大量的弱模型组合起来，实现强效果。这与强调多层次的深度学习模型还是不一样的。

有了理论，下面就需要去验证。在书中，Jeff讲到一些现象可以很好的由这个理论解释。但可惜的是，他并没有给出直接的实验结果去证实或者证伪其理论。 这也许因为Jeff毕竟没有太多在学术界的经验。不知他是否读过《追寻记忆的痕迹》这本书。该书作者，也是诺奖获得者Eric Kandel通过许多巧妙的实验，一步一步揭示了记忆在细胞和分子层面是如何运行的。整本书环环相扣，每一个结论都令人信服。很可惜的是，在Jeff的书中，我没有能够看到足够的证据。所以读完本书，终究只能认为A Thousand Brains理论只是一个有趣的猜想。

Jeff还可以尝试基于其理论去构造人工智能。如果真的能够造出一个智能机器，在某一个任务领域（比如物体识别）超过了当前最好的成果，那么我们对其理论的信心还是会大增。这也是我在读本书第二部分Machine Intelligence之前所最期待的。但在这部分中，他只是很简略的提出了一个设想，没有任何具体的蓝图，也没有任何测试结果。这让人有些失望。当然，Jeff的Numenta公司有研发一体化。也许此时，Jeff正带领着工程师们，去开发一个新的人工智能系统。

总的来说，这本书提出了一个有趣的大脑理论，介绍了Jeff追逐科研梦想的人生之旅，又记录了他对于未来的一些看法，还是值得一读的。