复杂的神经网络

只有绘制出大脑图谱，我们才有可能知道大脑是怎么工作的，网络结构的图谱更是十分关键。现在，我们知道了线虫的图谱，但果蝇的图谱还不知道，可能5年到10年之内就能搞清楚，要是小鼠的，可能还要15到20年。所以绘制真正人类的大脑图谱，也是数十年以后的事情。在没有结构之前，我们就不知道信息是怎么样在大脑里工作的。我们说未来从基因组到蛋白质组到未来几十年的脑连接组计划将是世界上最重要的生物学计划。

那过去的进展都有哪些呢？在神经元层面信息处理的一些基本编码储存信息我们已经理解得比较清楚了。从过去几十年以来神经科学的诺贝尔奖得主可以看出来，从神经信号的基本单元，动作、电波、脉冲的产生，到它怎么编码，怎么编信息，到信息传递的分子机制，视觉系统怎么样分析视觉信息，还有到最近两年前得诺贝尔奖的定位系统，哪些神经细胞在动物到什么位置的时候会有反应，这些都是在神经元层面的细胞编码。

但目前，我们对神经环路，即处理某种神经信息功能网络的理解还是非常有限的，尤其是谈到神经信息怎么样产生感觉、知觉、情绪这种基本功能或者是更高级的思维、抉择、意识这种高等功能，我们的理解都是极为粗浅的，还有很多新的东西亟待我们探索。

神经系统具有可塑性，我们人类所有的感觉、运动、认知行为都有相关的电波来传输，电波传过去之后造成的结果是神经细胞和它的突触，结构和功能要突变。神经系统使用之后，下个状态就变了，变成新的状态，而在新的状态下，它就是学习和记忆，所以认知的行为就发生了改变。就是因为有这样一种可塑性，才给了神经系统网络带来了非常大的功能，自我学习，适应各种环境变化的能力，我们说未来人工智能所需要的关键问题就是怎么样把这个可塑性能够放到网络里面，能够产生人的智慧。

神经网络可以借鉴的特性有什么？