【深度学习】起源：人脑的神经结构

文章目录

睁眼看世界，倾耳听人间
脑子，是个好东西！
- 眼睛成像
- 其它身体感触系统
- 脑子：我很忙的！
- 脑细胞：脑子里的打工人
- 生物神经元——结构
- 生物神经元——人脑的运算单位
人脑的深度学习
总结

睁眼看世界，倾耳听人间

回想一下，当你刚从母胎中生出来的时候，你看到了什么？又听到了什么？
不好意思，搞错了，那个时候的你意识是错乱的，可以理解为没有意识。你的苦恼与嬉笑，似乎没有缘由！
自你记事那天起，你开始了时而有趣时而劳累的学习生涯！
试问，你是从何是认清谁是你爸妈的？
试问，你是从何时起认得阿拉伯数字的？
你又是通过什么样的过程和方法认识了身边的熟人、课本里的文字、电视里的动漫形象？
你应该没有前世的记忆吧？那你就一定是通过反复的学习、反复的纠正、反复的记忆！

脑子，是个好东西！

其实每个有脑子的生物都是有思维能力的！
无论是达尔文进化论，还是现如今普遍认同的人类智慧，无一不在强调人脑的优越性！
那么，我们先从生物学的角度看看人脑的部分结构吧！（不是深度学习吗？怎么开始扯生物了？其实我理解的计算相关的一切皆源于模仿人脑）

眼睛成像

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你在伸手不见五指的黑夜或者密室里看不见任何东西，此时的你与盲人无异。
在物理学中，我们根据光谱（光线波长）区分可见光与不见光。而可见光则是由三原色所组成。三原色分别是红、绿、蓝，例如纯红纯绿拼在一起就是纯黄色，纯红色和纯蓝色拼在一起就是紫色······具体三原色数值如何调颜色可以参考RGB色彩对照表（该网页提供的数值是十六进制的）。
可见光进入透过瞳孔，将图像映射在视网膜上，视网膜捕捉到光感图像后，将信息传给大脑，这样大脑就能不断接受眼睛捕捉到的图像。眼睛此时是不是很想摄像头，No，应该说，是摄像头像眼睛。

其它身体感触系统

耳朵采集声波信息、皮肤采集触摸信息、鼻子采集味道信息、肌肉采集压力信息······
这些信息都是通过神经系统传输到大脑中的，如果你的耳朵没有连接神经，那么耳朵就会失灵。
所以，神经系统是人体其它组织像大脑传达信息必须的媒介。
神经系统最终将所有信息传给大脑后，大脑在进行一系列的处理，诸如识别、思考、记忆等操作。
有一种批评人的话叫做：“做事不过脑子”、“脑子一根筋”，说的就是大脑思维简单，这样的简单思维往往会给我们带来不必要的困扰！
比如你正在激动地看着欧洲杯，这时候你的对象过来跟你说：“你就和欧洲杯过日子吧，我去找隔壁老王了！” 专心致志的你回了句“好的”。事实情况是你的大脑真的认同你对象的决定了吗？除非你有特殊癖好，那就是你耳朵听了，大脑几乎没去处理。

脑子：我很忙的！

欧洲杯确实很吸引足球迷，以至于观看时大家都全神贯注，大家的大脑都在疯狂处理眼睛、耳朵从球赛直播中获取到的实况信息，比如预测赛局、观察球员身体情况、评测双方策略等。
在这个过程中，人脑内部的脑细胞会疯狂工作，以至于有的人过于激动而发烧等，是不是很像电脑CPU或GPU处理大量数据情况下的高温情形？
再比如你第一次学阿拉伯数字，最开始你是通过反复死记硬背、抄写，在这个过程中，你的大脑一直在接受相同类型的信息（阿拉伯数字），你的脑细胞又开始疯狂工作了。
如果现在，我在你面前播放着川普练习麻辣纪子自由搏击晃头躲子弹的视频，你说你的大脑现在是在处理什么信息呢？
如果你的大脑同时处理学习数字和看视频这两个信息，这两件事当中你必定有一件事没法完成。（除非你的脑容量巨大）

脑细胞：脑子里的打工人

此时此刻，我正在想办法组织语言，好让未曾了解AI的小伙伴们从灵魂出发理解AI（虽然说了很多废话哈）。可是你们不知道，我的脑细胞们正在加班加点、无休止地为我出谋划策，每当我要写一个小节，它们就得多出几份力。这种力，俗称“脑力”。
如果你是一位脑力工作者，一定要保护好你的脑子，一定要好好珍惜你那些拼死拼活的脑细胞们。少熬夜，注意多休息，否则哪一天你的脑细胞相继猝死堵在了你的头部血管中，那你也就xx了！
我们习惯在遇到难题时说“烧死了好多脑细胞”，但其实生活中很多特别简单的事情都会让你的脑细胞工作起来。比如你在睡觉，你的脑细胞就趁你不注意在脑子里拆家式地乱搞，导致你做了很多奇怪的梦。再比如你醒来睁开双眼，想去看几点钟，这时候你的脑细胞就开始告诉你手机在桌上，快速控制四肢起来走向桌子。
也就是说，无论是困难的事情还是再简单不过的事情，你的脑细胞都回去工作的。所以，哪怕是懒惰的人，ta有一颗勤奋的大脑，说的恐怖一点就是，我们只是被大脑寄生了，哈哈！

生物神经元——结构

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上图所示，是人脑的“神经元”，也就是上文一直在说的“脑细胞”。图示中的关键部分解释如下：
（1）本体：细胞体（细胞膜、质、核），对输入信号进行处理，相当于CPU。
（2）树突：本体向外伸出的分支，多根，长1mm左右，本体的输入端。
（3）轴突：本体向外伸出的最长的分支，即神经纤维，一根，长1cm—1m左右，通过轴突上的神经末梢将信号传给其它神经元，相当于本体的输出端。
（4）突触：各神经元之间轴突和树突之间的接口，即神经末梢与树突相接触的交界面，每个细胞体大约有103—104个突触。突触有兴奋型和抑制型两种。

生物神经元——人脑的运算单位

无论是身体的哪个部位传达给大脑的信息，在每一个生物神经元（脑细胞）处理的过程当中，它们都只有两种结果，那就是是与非，在数学层面也就是0和1。
也没有闻到熟悉的味道？
小伙伴们！0和1这个概念你们在哪里遇到过？
阿拉伯数字、分段函数、计算机组成原理、数字电路······在关乎计算机与数学这两大领域的诸多研究方向中都有涉及到0和1这个概念。
在数字电路中，成千上万个零一电路通过加法器、乘法器，构成了强大的处理单元，例如CPU（中央处理器）、GPU（图形处理器）、FPGA（现场可编程门阵列）、NPU（神经处理单元）······
在分段函数里，形如： $y=\omega x + b =\begin{cases} 0， & 条件1 \\ 1， & 条件2 \end{cases}$

在以上两个例子中，0和1都是和运算密不可分的。
那我们的生物神经元在处理信息的过程中到底经历了些什么呢？
举个例子，比如你现在眼前是一只小熊猫（下图右边）。
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很明显，如果是第一次看到小熊猫，而且在此之前已经知道小浣熊（上图左边）长什么样子后，我们很容易把小熊猫认成小浣熊）。
这个时候，你的脑子里一共有12个脑细胞参与本次人脑识别动物的工作。1到10号脑细胞负责将小熊猫的图像信息进行整理、提取关键信息，这10位脑细胞工作者各自整理出一份信息报告。剩下的两位脑细胞工作者A号和B号，它们分别代表识别是浣熊、识别是小熊猫，它们独立地对上一环节得到的10份信息报告再次进行整理、提取关键。
最终，两位脑细胞的工作结果是不同的，但是A号的数据信息更充分，信息数值更大。由此，你的大脑决策层（大脑里的老大）根据A号B号当中最充分、信息数值最大的那位脑细胞代表的识别结果，决定本次识别结果是浣熊。
很显然，这次的识别是错误的，人脑预测（实际识别）的结果和目标（眼前物体）的真实类别（所属物种）存在着明显的误差（差别或差距）。
此时，我站在你跟前，给你讲述了关于小熊猫的具体特征、生活习性等细节，以及小浣熊的诸多事宜，你的大脑又一次进入了疯狂运转的状态。曾经为你谋划的那12位脑细胞（生物神经元）将我提供的正确信息，和你的大脑之前存储的识别信息反复对比，反复更正各自的处理方法，使得你的大脑决策层给你的结果越来越明确：“哦~，原来这是小熊猫，银河护卫队里那个才是小浣熊！”
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很明显，锤憨憨没见过浣熊！哈哈！

人脑的深度学习

依稀记得，每次在大学室友疯狂玩游戏时，他都会说“干嘛！在学习呢！”
现在想来，他说得好像确实没毛病！他的大脑在疯狂处理游戏里的一堆信息，怎么就不是在学习呀！
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如上图所示，假如人脑接收到的外部信息都可以用数据的形式表示，类似图示中的 $x_1,x_2,x_3,x_4$ ，人脑中得生物神经元（脑细胞）对这些信息全都进行了一次大运算（箭头代表线性关系，相当于每个脑细胞都参与每个输入信息的运算工作），图示中的 $h_1,h_2,h_3,h_4,h_5$ 就是模拟的生物神经元（脑细胞）。
但是人脑里的脑细胞也有层级之分，1级负责直接对接输入信息，2级有机会接触决策层的老大，主要看每次人脑面临的任务难度如何。难度低的，就可以直接丢给1级脑细胞员工负责，难度稍微高一些的，可以设置两级工作制，再高的，就设置更高层级。总之，最终都是要交给决策层老大审批的。
其实你会发现，这个决策层老大只管他拿到手的信息谁最大，他不会管会不会是错的。这就有些像部分公司的老板一样，只管要结果，不会承担任何风险！（又扯远了，哈哈）
上图所示的结构，只有两级，第二级（第二层）只有三个脑细胞，它们处理第一级（第一层）五个脑细胞处理后的信息数据，最终交给决策层老大（其实这个老大你就可以理解为就是你自己，你想想看，你自己也是这么对待你的脑细胞的，你的老板可能也是这么对你的，太可怕了~）
如果你的大脑面临的任务很难呢？你得脑子就需要设置更多层级，让更多脑细胞参与进来，也就是俗称的“烧脑子”、“烧脑细胞”。
层级越多，换句话说，就是层级越深，其实就形如一种深度学习了！