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22 关系: 加利福尼亚州，大衛·休伯爾，安德魯·赫胥黎，人工神经网络，神经工程，神经信息学，神经科学，电生理学，物理学，联结主义，视觉皮层，计算机科学，认知科学，資訊工程，麻省理工学院，脑机接口，艾倫·勞埃德·霍奇金，虹膜，Scholarpedia，意识上传，憶阻器，数学。
加利福尼亚州
加利福尼亚州（State of California），簡稱加州，是美国西部太平洋沿岸的一个州。面積位列美國第三；人口為3,930萬，位列美國各州第一。州首府是沙加緬度。在地理、地貌、物產、人口構成方面都具有多样化的特點。加州有一别名叫做“金州”（The Golden State），邮政缩写是CA，此外尚有英文昵称为Cali。 大洛杉矶地区及舊金山灣區分別為美國第二及第五大都會區，人口分別為1,870萬及880萬人。洛杉矶為加利福尼亞州，且為美國第二大城市，僅次於纽约。洛杉矶县為；聖貝納迪諾縣為美國面積最大的縣。 加利福尼亞州地區生產總額達$2.67兆美元，居各州第一位。與國家相比，加利福尼亞州位居世界第五大經濟體，人口居世界第36位。大洛杉矶地区及舊金山灣區為美國第二及第三大都會區經濟體。舊金山灣區為美國人均生產總額最高的地區，世界市值前十大公司有4家總部位於此地區，世界前十大富豪有4位亦居住於此地區。.
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大衛·休伯爾
大衛·休伯爾（David Hunter Hubel，），加拿大-美籍神經科學家，生前任哈佛大学神经生物学教授，與合作者托斯坦·威泽尔（Torsten N. Wiesel）由於對視覺系統中视觉信息处理的研究的贡献，而與另一團隊的科學家羅傑·斯佩里（Roger W. Sperry）共同獲得1981年諾貝爾生理學或醫學獎。 1978年，休伯尔获得哥伦比亚大学授予的路易莎·格罗斯·霍维茨奖。.
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安德魯·赫胥黎
安德魯·赫胥黎爵士，OM，FRS（Sir Andrew Fielding Huxley，）出生於英國倫敦，是一位生理學家與生物物理學家，與艾倫·勞埃德·霍奇金共同研究神經的動作電位，兩人因此與研究突觸的約翰·卡魯·埃克爾斯共同獲得1963年的諾貝爾生理學或醫學獎。 赫胥黎在1955年獲選成為皇家學會會員，並在1974年獲得騎士勳銜。此外，他也是赫胥黎家族的成員之一，父親是小說家里歐納德·赫胥黎（Leonard Huxley），祖父是19世紀的著名生物學家湯瑪斯·亨利·赫胥黎。 赫胥黎在2012年5月30日於劍橋郡艾登布魯克斯醫院逝世，終年94歲。.
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人工神经网络
人工神经网络（Artificial Neural Network，ANN），简称神经网络（Neural Network，NN）或類神經網絡，在机器学习和认知科学领域，是一种模仿生物神经网络（动物的中樞神經系統，特别是大脑）的结构和功能的数学模型或计算模型，用于对函数进行估计或近似。神经网络由大量的人工神经元联结进行计算。大多数情况下人工神经网络能在外界信息的基础上改变内部结构，是一种自适应系统，通俗的講就是具備學習功能。现代神经网络是一种非线性统计性数据建模工具。典型的神经网络具有以下三个部分：.
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神经工程
在物理科学中，神经工程学是新兴的、用工程技术研究中枢和周围神经系统的功能并操作其行为的交叉学科研究领域。该领域从计算神经科学、实验神经科学、临床的神经病学、电子工程学和活神经组织的信号处理等领域汲取养分，并包含了机器人学、计算机工程学、组织工程学、材料科学和纳米技术等学科中的一些内容。.
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神经信息学
经信息学通过在对神经系统建模和分析的过程中应用计算的方法和观念来整合各种对神经系统进行模拟的尝试性工作。 理解人类神经系统是21世纪科学的最大挑战之一。神经系统的功能如知觉、决策、认知和推理等远超任何现有的人工系统。它的机能跨越了从分子生物学到人类学的多个学科。 为了理解神经系统，人们需要把从分子到细胞、从系统到生物体等各种不同层次学科的研究相互联系起来，这些学科包括遗传学、蛋白质组学、系统生物学、神经科学、认知科学、语言学、心理学、人类学，等等。虽然人们对于脑研究的事实和数据的积累已经很迅速也很深入了，但是我们对这些数据的理解深度还很有限。同样地，过去几十年以来计算机科学业已取得了巨大的进展，但是人类最先进的计算机系统在处理现实世界的一些任务时还比不上所谓的简单生物，例如蚂蚁和蜜蜂。无论从实践的角度还是从概念的角度看，神经科学相关的生命科学（例如神经科学、神经行为学、心理学、语言学、哲学等）与信息科学及其相关学科（例如计算机科学、数学、统计学、物理学、电子工程学和神经机器人学）之间都有很多互相联系的地方。 神经信息学中新的多学科交叉的研究领域加强了这些领域间的协作潜力。神经信息学和下列领域相关：.
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神经科学
經科學（neuroscience），又稱神經生物學，是專門研究神經系統的結構、功能、发育、演化、遗传学、生物化學、生理學、藥理學及病理學的一门科学。對行為及學習的研究都是神經科學的分支。 對人腦研究是個跨領域的範疇，當中涉及分子層面、細胞層面、神經小組、大型神經系統，如視覺神經系統、腦幹、腦皮層。 最高層次的研究就是結合認知科學成為認知神經科學，其專家被稱為認知心理學家。一些研究人員相信認知神經科學提供對思維及知覺的全面了解，甚至可以代替心理學。 神经科学致力于科学地研究神经系统。尽管神经科学学会成立于1969年，但是对于大脑的研究很早就已经开始。传统的神经科学是生物科学的一个分支。其研究范围包括对神经系统的结构，功能，进化史，发育，遗传，生理学，药理学和病理学研究，近年来神经科学的研究深度有了突破性成長，开始与其他学科有了越来越多的交叉与融合，如认知和神经心理学，精神疾病學，计算机科学，生物信息学，计算神经生物学，统计学，物理学，生物化学，犯罪學，医学科学和哲学陸續加入研究行列。 暫時最關心的課題是： .
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电生理学
电生理学是一门研究生物细胞或组织的电学特性的科学。 主要包括细胞膜电势变化， 跨膜电流的调节。 在神经科学上主要研究神经元的电学特性，尤其是动作电位。它涉及在多种尺度上从单个离子通道蛋白到整个器官如心脏的电压变化或电流变化的测量值。在神经科学，它包括神经元的放电活动的测量，特别是动作电位的活动。记录来自神经系统的大规模电信号，如脑电图的记录，也可以被称为电生理记录。.
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物理学
物理學（希臘文Φύσις，自然）是研究物質、能量的本質與性質，以及它們彼此之間交互作用的自然科學。由於物質與能量是所有科學研究的必須涉及的基本要素，所以物理學是自然科學中最基礎的學科之一。物理學是一種實驗科學，物理學者從觀測與分析大自然的各種基於物質與能量的現象來找出其中的模式。這些模式（假說）稱為「物理理論」，經得起實驗檢驗的常用物理理論稱為物理定律，直到有一天被證明是有錯誤為止(具可否證性)。物理學是由這些定律精緻地建構而成。物理學是自然科學中最基礎的學科之一。化學、生物學、考古學等等科學學術領域的理論都是建構於這些物理定律。 物理學是最古老的學術之一。物理學、化學、生物學等等原本都歸屬於自然哲學的範疇，直到十七世紀至十九世紀期間，才漸漸地從自然哲學中分別成長為獨立的學術領域。物理學與其它很多跨領域研究有相當的交集，如量子化學、生物物理學等等。物理學的疆界並不是固定不變的，物理學裡的創始突破時常可以用來解釋這些跨領域研究的基礎機制，有時還會開啟嶄新的跨領域研究。 通過創建新理論與發展新科技，物理學對於人類文明有極為顯著的貢獻。例如，由於電磁學的快速發展，電燈、電動機、家用電器等新產品纷纷涌现，人類社會的生活水平也得到大幅提升。由於核子物理學日趨成熟，核能發電已不再是藍圖構想，但其所引致的安全問題也使人們意識到地球環境、生態與人類的脆弱渺小。.
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联结主义
联结主义是統合了认知心理学、人工智能和心理哲学领域的一种理论。联结主义建立了心理或行为现象模型的顯現模型—單純元件的互相連結網路。联结主义有许多不同的形式，但最常见的形式利用了神经网络模型。.
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视觉皮层
视觉皮层（英文：Visual cortex）是指大脑皮层中主要负责处理视觉信息的部分，位于大脑后部的枕叶。人类的视觉皮层包括初级视皮层（V1，亦称纹状皮层（Striate cortex））以及纹外皮层（Extrastriate cortex，例如V2，V3，V4，V5等）。初级视皮层位于Brodmann17区。纹外皮层包括Brodmann18区和Brodmann19区。 大脑的两个半球各有一部分视觉皮层。左半球的视觉皮层从右视野接收信息，而右半球的视觉皮层从左视野接收信息。.
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计算机科学
计算机科学用于解决信息与计算的理论基础，以及实现和应用它们的实用技术。 计算机科学（computer science，有时缩写为CS）是系统性研究信息与计算的理论基础以及它们在计算机系统中如何与应用的实用技术的学科。 它通常被形容为对那些创造、描述以及转换信息的算法处理的系统研究。计算机科学包含很多分支领域；有些强调特定结果的计算，比如计算机图形学；而有些是探討计算问题的性质，比如计算复杂性理论；还有一些领域專注于怎样实现计算，比如程式語言理論是研究描述计算的方法，而程式设计是应用特定的程式語言解决特定的计算问题，人机交互则是專注于怎样使计算机和计算变得有用、好用，以及随时随地为人所用。 有时公众会误以为计算机科学就是解决计算机问题的事业（比如信息技术），或者只是与使用计算机的经验有关，如玩游戏、上网或者文字处理。其实计算机科学所关注的，不仅仅是去理解实现类似游戏、浏览器这些软件的程序的性质，更要通过现有的知识创造新的程序或者改进已有的程序。 尽管计算机科学（computer science）的名字里包含计算机这几个字，但实际上计算机科学相当数量的领域都不涉及计算机本身的研究。因此，一些新的名字被提议出来。某些重点大学的院系倾向于术语计算科学（computing science），以精确强调两者之间的不同。丹麦科学家Peter Naur建议使用术语"datalogy"，以反映这一事实，即科学学科是围绕着数据和数据处理，而不一定要涉及计算机。第一个使用这个术语的科学机构是哥本哈根大学Datalogy学院，该学院成立于1969年，Peter Naur便是第一任教授。这个术语主要被用于北欧国家。同时，在计算技术发展初期，《ACM通讯》建议了一些针对计算领域从业人员的术语：turingineer，turologist，flow-charts-man，applied meta-mathematician及applied epistemologist。 三个月后在同样的期刊上，comptologist被提出，第二年又变成了hypologist。 术语computics也曾经被提议过。在欧洲大陆，起源于信息（information）和数学或者自动（automatic）的名字比起源于计算机或者计算（computation）更常见，如informatique（法语），Informatik（德语），informatika（斯拉夫语族）。 著名计算机科学家Edsger Dijkstra曾经指出：“计算机科学并不只是关于计算机，就像天文学并不只是关于望远镜一样。”（"Computer science is no more about computers than astronomy is about telescopes."）设计、部署计算机和计算机系统通常被认为是非计算机科学学科的领域。例如，研究计算机硬件被看作是计算机工程的一部分，而对于商业计算机系统的研究和部署被称为信息技术或者信息系统。然而，现如今也越来越多地融合了各类计算机相关学科的思想。计算机科学研究也经常与其它学科交叉，比如心理学，认知科学，语言学，数学，物理学，统计学和经济学。 计算机科学被认为比其它科学学科与数学的联系更加密切，一些观察者说计算就是一门数学科学。 早期计算机科学受数学研究成果的影响很大，如Kurt Gödel和Alan Turing，这两个领域在某些学科，例如数理逻辑、范畴论、域理论和代数，也不断有有益的思想交流。.
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认知科学
認知科學（Cognitive Science），是一門研究訊息如何在大腦中形成以及轉錄過程的跨領域學科。它研究何为认知，认知有何用途以及它如何工作，研究信息如何表现为感觉、语言、注意、推理和情感。其研究領域包括心理學、哲學、人工智能、神經科學、學習、語言學、人類學、社會學和教育學。它跨越相當多層次的分析，從低層次的學習和決策機制，到高層次的邏輯和策劃能力，以及腦部神經電路。「認知科學」這個詞是在1973年評注一部關於當時人工智慧最新研究的著作時創造的。同10年內，《認知科學期刊》和相繼於美國加州成立。认知科学的基本要义是：理解思维的最好途径，是认识脑中的代表性结构，以及这些结构中发生的计算性过程。.
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資訊工程
資訊工程（Information Engineering，簡寫為 IE），又稱--工程，是一種「透過工程手段去處理資訊」的技能，屬於電腦科學的一個分支。不過，由於過去不少人對於「資訊」的定義混淆，以及把「資訊工程」及「資訊系統」兩門科學混淆（這在台灣的大學特別常見），所以外界現在普遍把這個科目重新稱之為知識及數據工程(Knowledge and Data Engineering) ，把資訊的兩個層次分別開來。另外，在台灣流行將資訊工程與電腦科學劃上等號，被視為亂象。.
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麻省理工学院
麻省理工學院（Massachusetts Institute of Technology，縮寫為MIT）是位於美國麻薩諸塞州劍橋市的私立研究型大學。成立於1861年，當時目的是為了響應。學校採用了辦學，早期著力於應用科學與工程學的實驗教學。麻省理工的研究人員在二戰及冷戰期間，致力開發電腦、雷達及慣性導航系統技術；戰後的防禦性科技研究使學校得以進一步發展，教職員人數及校園面積在的帶領下有所上升。大學於1916年遷往現在位於查爾斯河北岸的校址，沿岸伸延逾，佔地。 擁有6間學術學院、32個學系部門的麻省理工學院常獲納入全球最佳學府之列。學校一直聞名於物理科學與工程學的教研，但在近代亦大力發展諸如生命科學、經濟學、管理學、語言學等其他學術範疇。別名「工程師」的麻省理工體育校隊合計31支，涵蓋不同項目，學生因此可參與不同類型的跨校體育聯賽。 ，著名麻省理工師生、校友或研究人員包括了91位諾貝爾獎得主、52位國家科學獎章獲獎者、45位羅德學者、38名麥克阿瑟獎得主、6名菲爾茲獎獲獎者、25位图灵奖得主。此校同時具很強的創業文化，由其校友所創辦的公司利潤總值相當於全球第十一大經濟體。.
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脑机接口
脑机接口（brain-computer interface，简称BCI；有时也称作direct neural interface或者brain-machine interface），是在人或动物脑（或者脑细胞的培养物）与外部设备间建立的直接连接通路。在单向脑机接口的情况下，计算机或者接受脑传来的命令，或者发送信号到脑（例如视频重建），但不能同时发送和接收信号。而双向脑机接口允许脑和外部设备间的双向信息交换。 在该定义中，“脑”一词意指有机生命形式的脑或神经系统，而并非仅仅是抽象的“心智”（mind）。“机”意指任何处理或计算的设备，其形式可以从简单电路到硅芯片。 对脑机接口的研究已持续了超过30年了。20世纪90年代中期以来，从实验中获得的此类知识呈显著增长。在多年来动物实验的实践基础上，应用于人体的早期植入设备被设计及制造出来，用于恢复损伤的听觉、视觉和肢体运动能力。研究的主线是大脑不同寻常的皮层可塑性，它与脑机接口相适应，可以象自然肢体那样控制植入的假肢。在当前所取得的技术与知识的进展之下，脑机接口研究的先驱者们可令人信服地尝试制造出增强人体功能的脑机接口，而不仅仅止于恢复人体的功能。这种技术在以前还只存在于科幻小说之中。.
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艾倫·勞埃德·霍奇金
艾倫·勞埃德·霍奇金爵士，OM，KBE，FRS（Sir Alan Lloyd Hodgkin，），英國生理學家與生物物理學家，與安德魯·赫胥黎（Andrew Fielding Huxley）因為共同研究神經的動作電位，而與研究突觸的約翰·卡魯·埃克爾斯共同獲得1963年的諾貝爾生理學或醫學獎。此外，兩人還曾經提出後來獲得證實的離子通道假說。.
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虹膜
虹膜又称黄仁，眼睛构造的一部分，虹膜中心有一圓形開口，稱為瞳孔，犹如相機當中可調整大小的光圈，內含色素決定眼睛的顏色。日間光線較為強烈時，瞳孔會變小，只使一小束光線穿透瞳孔，進入眼睛；當進入黑暗環境中，虹膜就會往後退縮，使瞳孔變大，讓更多的光線進入眼睛，多數的脊椎動物的眼睛都有虹膜。因为每个人的虹膜都是不同的，所以也用于身份辨識。.
Scholarpedia
Scholarpedia 是一个以英语撰写的基于Wiki的在线百科全书。同维基百科一样，它也使用MediaWiki软件；不同之处在于它更加注重与可开放获取的学术期刊之间的联系。 Scholarpedia的条目均由邀请来的专家作者写成，并且经过同行评审之后再发表。 Scholarpedia列明每条条目的所有作者、管理员和编辑的真实姓名和所属的机构，而同行评审的过程则是匿名的。Scholarpedia在线储存它的条目信息，并且可以被传统的期刊文章所引用(Scholarpedia拥有自己的ISSN号码1941-6016)。Scholarpedia的引用系统同时支持使用修订号。 Scholarpedia计划是在2006年2月由Eugene M. Izhikevich发起。当时他是位于美国加州圣地亚哥的神经科学研究所的一名研究员。Eugene M. Izhikevich现在是Scholarpedia的主编。.
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意识上传
心灵上传（Mind uploading），或称为意识上传、全脑仿真（Whole brain emulation），是一种科幻技术，该技术可以把人类脑部的所有东西（包括意识、精神、思想、记忆）上传至计算设备（如电脑、量子计算机、人工神经网络）上。该计算设备将能够模拟大脑的运作，如原先的大脑对外界输入作出相应的反应，并拥有一个具备意识的心灵。http://www.sim.me.uk/neural/JournalArticles/Bamford2012IJMC.pdfhttp://kajsotala.fi/Papers/CoalescingMinds.pdf 心灵上传有两种潜在的实现方法：复制-转移或神经元逐步替换。第一种方法通过对大脑特征的扫描，将其中贮存的信息复制或转移到电脑或其他计算设备中。这个模拟的心灵可以和一个模拟的三维躯体相连接，并被置入一个虚拟现实（virtual reality）或模拟现实（simulated reality）中；或者也可被置入一台连接着机器躯体或生物学躯体的电脑中。 心灵上传被一些未来学家和超人类主义者视为一种重要的生命延续技术。心灵上传的另一个目标是为人类心灵做永久备份，以使我们能够在全球灾变或星际旅行中存活下来。一些未来学家认为全脑仿真是计算神经科学和神经信息学的“逻辑终点”。人工智能研究领域也将其视为一种实现强人工智能的途径。基于计算机的智能（如一个上传的心灵）的思维速度可能会比一个生物学人类快很多，因而未来学家认为一个上传的心灵构成的社会将达到技术奇点（technological singularity），即技术增长突然以更大的指数暴涨。心灵上传是诸多科幻小说和电影的核心概念。 主流科学界、经费提供者和科学期刊目前对心灵上传的可行性持怀疑态度。与此有关的实质性努力包括主流科学界在动物脑测绘（brain mapping）与模拟、更快的超级计算机、虚拟现实、脑机接口、连接组学（connectomics）、动态大脑的信息提取方面的研究。 心灵上传的支持者指出，实现心灵上传的许多工具和思路已经存在或正在快速的发展中；然而他们也承认，到目前为止，许多想法还依然是猜测性的，但也拥有工程实现的可能。神经科学家兰道尔·库纳（Randal Koene）成立了一个非盈利组织“碳拷贝”（Carbon Copies）以促进关于心灵上传的研究。.
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憶阻器
憶阻器（memristor ），又名記憶電阻（memory resistors），是一種被動電子元件。如同電阻器，憶阻器能產生並維持一股安全的電流通過某個裝置。但是與電阻器不同的地方在於，憶阻器可以在關掉電源後，仍能「記憶」先前通過的電荷量。兩組的憶阻器更能產生與電晶體相同的功能，但更為細小。最初於1971年，加州大学伯克利分校的蔡少棠教授根據電子學理论，預測到在電阻器、電容器及電感元件之外，还存在電路的第四種基本元件，即是憶阻器。 目前正在开发忆阻器的团队包括惠普、SK海力士、。 之後從2000年始，研究人員在多種二元金屬氧化物和鈣鈦礦結構的薄膜中發現了電場作用下的電阻變化，並應用到了下一代非揮發性記憶體-阻抗存儲器（RRAM 或 ReRAM）中。2008年4月，惠普公司公佈了基於TiO2的RRAM器件，並首先將RRAM和憶阻器聯繫起來。但目前仍然有專家認為，這些實作出的電路，並不是真正的憶阻器。.
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数学
数学是利用符号语言研究數量、结构、变化以及空间等概念的一門学科，从某种角度看屬於形式科學的一種。數學透過抽象化和邏輯推理的使用，由計數、計算、量度和對物體形狀及運動的觀察而產生。數學家們拓展這些概念，為了公式化新的猜想以及從選定的公理及定義中建立起嚴謹推導出的定理。 基礎數學的知識與運用總是個人與團體生活中不可或缺的一環。對數學基本概念的完善，早在古埃及、美索不達米亞及古印度內的古代數學文本便可觀見，而在古希臘那裡有更為嚴謹的處理。從那時開始，數學的發展便持續不斷地小幅進展，至16世紀的文藝復興時期，因为新的科學發現和數學革新兩者的交互，致使數學的加速发展，直至今日。数学并成为許多國家及地區的教育範疇中的一部分。 今日，數學使用在不同的領域中，包括科學、工程、醫學和經濟學等。數學對這些領域的應用通常被稱為應用數學，有時亦會激起新的數學發現，並導致全新學科的發展，例如物理学的实质性发展中建立的某些理论激发数学家对于某些问题的不同角度的思考。數學家也研究純數學，就是數學本身的实质性內容，而不以任何實際應用為目標。雖然許多研究以純數學開始，但其过程中也發現許多應用之处。.
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Computational neuroscience，计算神经科学。
