长文综述：大脑中的熵、能、对称性和动力学｜新春特辑

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原标题：长文综述：大脑中的熵、能、对称性和动力学｜新春特辑
关键字：流形,状态,动力学,概率,模型
文章来源：人工智能学家
内容字数：41321字

内容摘要：

导语我们的大脑在一定程度上是贝叶斯推理系统，生成内部模型对外部世界作出预测，然后将预测与感官输入不断地进行对比，形成预测误差并更新内部模型。2022年初发表于跨学科期刊Journal of Physics: Complexity的一项研究提出一种神经机制——大脑从脑网络连接的对称性破缺中生成内部模型。涌现的观点说明了能如何与内部模型联系起来，以及如何由神经底层中产生。研究关注在信息论框架内整合确定性过程和随机性过程，从而将信息熵和能与脑网络中的涌现动力学机制和自组织机制联系起来。
人类大脑是由数以百亿计的神经元相互连接所构成的复杂系统，吸引来自不同领域的无数科学家从不同尺度探究其中奥秘——从解析神经元之间的相互作用机理，到刻画皮层柱之间的连接形式，再到探究脑区间不同认知功能的分离与整合模式，以期揭示人脑这一最为复杂的神经系统的工作模式，理解语言、学习、社会交往等高级认知活动的底层神经机制，并有望启发通用人工智能机器人的设计。为探讨认知、智能、意识等根本性问题，集智俱乐部组织了「神经动力学模型」、「计算神经科学」、「NeuroAI」等系列主题读书会，并将在春节后开启「能原理与

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作者简介：致力成为权威的人工智能科技媒体和前沿科技研究机构