關(guān)于大腦處理信息的過程存儲和重組模型的問答收錄三

謝勤

（廣州市科技和信息化局 第16屆亞運會組委會信息技術(shù)部 廣東 廣州 510000）

關(guān)于大腦處理信息的過程存儲和重組模型的問答收錄三

謝勤＊

（廣州市科技和信息化局 第16屆亞運會組委會信息技術(shù)部 廣東 廣州 510000）

文獻［1－9］提出了血液循環(huán)在大腦處理信息的過程中具有時序控制作用，并用量化模型結(jié)合結(jié)構(gòu)風(fēng)險最小化相關(guān)理論說明時序控制作用的意義。文獻［10－24］匯總介紹量化模型中的一些細節(jié)。為方便同行閱讀，我們在2013年也整理發(fā)表了系列綜合報告［25－28］。本文是問答收錄系列第三篇，將整理收錄一些同行詢問的問題、我們對這些問題的答復(fù)；或者我們從同行所提問題中，覺得有部分同行未清楚的地方；以期對同行理解論文［1－28］有所幫助。

過程存儲和重組模型；時序控制；腦電波；微循環(huán)；結(jié)構(gòu)風(fēng)險；中樞神經(jīng)系統(tǒng)；信息處理；微環(huán)路；時間認知；智力起源；大腦量化模型

一.問答一

Q1：

關(guān)于短時記憶向長時記憶的轉(zhuǎn)換過程的數(shù)學(xué)原理

A1：

1在短時記憶形成過程中，圖一中點畫線圈中的神經(jīng)細胞網(wǎng)絡(luò)經(jīng)過訓(xùn)練，所對應(yīng)的按前面文獻所介紹量化分析方案分解出來的前向網(wǎng)絡(luò)集合的輸入輸出向量符合定義在時間區(qū)間（t1，t2）上的概率函數(shù)集合｛Fa，F(xiàn)b，F(xiàn)c，F(xiàn)d，F(xiàn)e...｝。

2在長時記憶形成過程中，圖二中點畫線圈中的神經(jīng)細胞網(wǎng)絡(luò)經(jīng)過訓(xùn)練，所對應(yīng)的按前面文獻所介紹量化分析方案分解出來的前向網(wǎng)絡(luò)集合的輸入輸出向量符合定義在時間區(qū)間（t3，t4）上的概率函數(shù)集合｛Fa1，F(xiàn)b1，F(xiàn)c1...｝。

3 1 和2 中所描述的訓(xùn)練后的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)都符合某一信息處理功能需求，例如能按大腦處理信息的過程存儲和重組模型中介紹的工作機制按一定準確程度回憶起某一連續(xù)的過程。完成1對應(yīng)的訓(xùn)練過程的時間ta和完成2對應(yīng)的訓(xùn)練過程的時間tb之間的時間差異就是短時記憶和長時記憶形成的時間差異。時間差異受網(wǎng)絡(luò)規(guī)模，訓(xùn)練樣本的樣本量，修改網(wǎng)絡(luò)邊權(quán)值的具體生理機制，相關(guān)生理結(jié)構(gòu)，具體信息內(nèi)容，準確程度要求等因素影響。人們通常將這個時間差異描述為"短時記憶轉(zhuǎn)換成長時記憶所需要的時間"。

二.問答二

Q2：

關(guān)于遺忘現(xiàn)象的本質(zhì)

A2：

遺忘現(xiàn)象是一種綜合后果，存在多種原因。從文獻［1－28］介紹的腦處理信息機制可以看到，腦神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對應(yīng)的前向網(wǎng)絡(luò)集合通過輸入輸出向量樣本集合的分布特性存儲信息，任何造成輸入輸出向量樣本集合分布特性變化的因素，例如后續(xù)信息輸入，受體分布變化等各種生理機制，等都可能造成"遺忘某一特定信息"這一綜合現(xiàn)象。

［1］謝勤，王乙容.大腦處理信息的過程存儲和重組模型［J］.現(xiàn)代生物醫(yī)學(xué)進展，2007，（3）：432－435，439.

［2］謝勤.血液循環(huán)在大腦信息處理過程中的時序控制作用［J］.現(xiàn)代生物醫(yī)學(xué)進展，2008，（6）：1152－1159.

［3］謝勤.過程存儲與重組模型［Z］.www.sciam.com.cn，2006.

［4］謝勤.一種關(guān)于腦電波起源和含義的觀點［C］.中國神經(jīng)科學(xué)學(xué)會第七次全國學(xué)術(shù)會議論文集［D］.北京：科學(xué)出版社，2007：144.

［5］謝勤.血液循環(huán)在大腦信息處理過程中的時序控制作用整理［C］.中國神經(jīng)科學(xué)學(xué)會第八次全國學(xué)術(shù)會議論文集［D］.北京：科學(xué)出版社，2009：135.

［6］謝勤.血液循環(huán)在大腦信息處理過程中的時序控制作用整理［J］.中外健康文摘，2011，8（20）：93－98.

［7］謝勤.大腦處理信息的樣本量和網(wǎng)絡(luò)規(guī)模問題［J］.中外健康文摘，2011，8（21）：88－91.

［8］謝勤.大腦處理信息量化模型中的另一種樣本重組方案［J］.中外健康文摘，2011，8（22）：209－210.

［9］謝勤.大腦處理信息的樣本量和網(wǎng)絡(luò)規(guī)模問題［C］.中國神經(jīng)科學(xué)學(xué)會第九次全國學(xué)術(shù)會議論文集［D］.北京：科學(xué)出版社，2011：366.

［10］謝勤.大腦處理信息量化模型中的細節(jié)匯編［J］.中外健康文摘，2011，8（48）：78－80.

［11］謝勤.大腦處理信息量化模型中的細節(jié)匯編二［J］.中外健康文摘，2012，9（4）：101－102.

［12］謝勤.大腦處理信息量化模型中的細節(jié)匯編三［J］.中外健康文摘，2012，9（16）：61－62.

［13］謝勤.大腦處理信息量化模型中的細節(jié)匯編四［J］.中外健康文摘，2012，9（23）：193－194.

［14］謝勤.大腦處理信息量化模型中的細節(jié)匯編五［J］.中外健康文摘，2012，9（20）：56－57.

［15］謝勤.大腦處理信息量化模型中的細節(jié)匯編六［J］.中外健康文摘，2012，9（29）：238－239.

［16］謝勤.大腦處理信息量化模型中的細節(jié)匯編七［J］.中外健康文摘，2012，9（33）：45－46.

［17］謝勤.大腦處理信息量化模型中的細節(jié)匯編八［J］.中外健康文摘，2012，9（39）：393－395.

［18］謝勤.大腦處理信息量化模型中的細節(jié)匯編九［J］.中外健康文摘，2012，9（39）：402－403.

［19］謝勤.大腦處理信息量化模型中的細節(jié)匯編十［J］.中外健康文摘，2012，9（39）：407－408.

［20］謝勤.大腦處理信息量化模型中的細節(jié)匯編十一［J］.中外健康文摘，2012，9（50）：112－113.

［21］謝勤.大腦處理信息量化模型中的細節(jié)匯編十二［J］.大家健康（下旬版），2014（1）：18.

［22］謝勤.大腦處理信息量化模型中的細節(jié)匯編十三［J］.大家健康（下旬版），2014（2）：12.

［23］謝勤.大腦處理信息量化模型中的細節(jié)匯編十四［J］.大家健康（下旬版），2014（1）：22－23.

［24］謝勤.大腦處理信息量化模型中的細節(jié)匯編十五［J］.大家健康（下旬版），2014（3）：10.

［25］謝勤.大腦處理信息量化模型和細節(jié)綜合報告［J］.大家健康（下旬版），2013，7（11）：6－9.

［26］謝勤.基于量化模型的對大腦高效可靠處理信息實現(xiàn)機制的分析［J］.大家健康（下旬版），2013，7（11）：11－13.

［27］謝勤.基于大腦處理信息量化模型的對若干認知問題的分析［J］.大家健康（下旬版），2013，7（11）：14－15.

［28］謝勤.大腦處理信息量化模型和細節(jié)綜合報告［C］.中國神經(jīng)科學(xué)學(xué)會第十次全國學(xué)術(shù)會議論文集［D］.北京：科學(xué)出版社，2013.

Q＆As of Model of Process Storing and Recalling III

XIEQIN＊Bureau of Science，Technology and Information of Guangzhou Municipality；IT＆T Department，GAGOC Guangzhou，510000

Literatures［1－9］suggest that blood circulation plays the role of basic timer when brain processing information；and suggest a quantitative model of brain information processing.Literatures［10－24］introduced details of the quantitative model.We also publish some comprehensive reports［25－28］about Literatures［1－20］in the year 2013.This article collects Q＆As with peers.

model of process storing and recalling；timing control；EEG；microcirculation；structure risk minimization；CNS；information processing；micro circuit；time cognition；origin of intelligence；quantitative model of brain information processing

Q426

A

1009－6019（2015）08－0011－02

謝勤，（1982－），男，華南理工大學(xué)碩士，中國神經(jīng)科學(xué)學(xué)會會員，工程師，近年在亞組委信息技術(shù)部完成核心信息系統(tǒng)——計時記分和成績處理系統(tǒng)項目實施管理方面的工作，其中計時記分系統(tǒng)投資一億。主要研究方向：計算機科學(xué)與工程，人工智能，神經(jīng)生物學(xué)。