在理解和再创造人类大脑研究方法的项目上，迅猛发展的计算和通信技术都发挥了重要作用。这不是一个单一的项目，而是由各式各样的项目组成的整体，包括从单个神经元到整个新皮质的大脑构造详细模型，联结体的映射（大脑中的神经联结），脑区模拟及其他。这些项目的规模一直都在成倍增长，书中提出的许多证据最近才可以利用，例如，第4章提到过2012年韦丁恩的研究显示了新皮质中非常有秩序的、“简单”的（引用研究者的话）网格型联结。韦丁恩研究组研究人员表示，他们的浏览器（和图像）只有在最新的高分辨率成像技术下才能显现。
脑扫描术在时空、分辨率上以指数级速度改进（见图10-13至图10-17）。人们正在寻求的脑扫描方式类型各异，从用于人体的完全非侵害方式到用于动物的更具侵害性和破坏性的方式。
磁共振成像（MRI），一种具有高时间分辨率的非侵害成像技术正以指数级速度稳定发展，目前空间分辨率已经接近100微米（百万分之一米）。
以指数级速度发展的还有有害性成像，它用于收集动物大脑里的联结（所有神经元联结的映射）。目前，最大分辨率已接近4毫微米，足够观察单个联结。
图10-13用文氏图描述脑成像研究方法[204]
图10-14脑成像工具[205](www.xing528.com)
图10-15以微米计的磁共振成像空间分辨率[206]
图10-16破坏性脑成像技术的空间分辨率[207]
图10-17动物大脑中非破坏性成像技术的空间分辨率[208]
人工智能技术，例如自然语言理解系统，并非为模仿大脑功能的理论原则而专门设计，而是为了达到最大效率。鉴于此，很明显，最后胜出的技术符合我在本书中列出的原则：有自我组织能力的层级识别器，它们有着固定的自我关联模式，能够对冗余和起伏作出预测。正如沃森所展示的那样，这些系统的规模也呈指数级增长。
理解大脑的一个基本目的是拓宽我们的技术工具箱，从而创造一个智能系统。尽管很多人工智能研究人员对此并未充分重视，但是我们在大脑开发原则上得出的新知已经深深地影响了他们。了解大脑能帮助我们逆转形形色色的脑功能障碍，当然，反向设计大脑这个项目还有另外一个重要目标：理解我们是谁。
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