【菜科解读】

一直以来都流传着这样一种说法，人的大脑非常厉害，电脑就是渣渣，现在人比不上电脑是因为人脑只开发了10%，还有90%的大脑潜能没有被开发。

甚至有些电影还把这种说法拍成了电影，比如《超体》，女主就是通过嗑药，来将大脑开发到100%，进而成为了无所不在的"神"。

人脑只开发了10%这个观点是怎么来的，又有那么多人对此深信不疑呢？

关于"10%大脑谬误"的起源可以追溯到20世纪早期，这个观点还不是某个不靠谱的科学家提出的，而是某些自我帮助和心灵成长领域的文献中提到的，用于描述个体未充分发挥潜力的观点，显然这里用力的夸张手法，但这个观点并没有被神经科学和脑科学研究所证实。

在上个世纪西方文化进入我国，正所谓外来的和尚会念经，国外很多虚无缥缈的理论都成了真理了。

现代神经科学研究表明，大脑的每个区域都有特定的功能，而且不同的大脑区域在不同的任务中发挥不同的作用。

而且大脑的开发率并不是人的智力水平的唯一因素。

人类的智力水平受到多种因素的影响，包括遗传、环境、教育、学习经验和社会交往等。

聪明的人通常具有更高的智力水平，这可能与遗传、学习能力、记忆力、问题解决能力、专注力和创造力等有关。

大脑的可塑性是一个重要的概念，它指的是大脑对环境刺激和学习经验的适应能力。

过去，人们普遍认为大脑在成年后的发育阶段就已经基本定型，不能再发生重要的改变。

但是，随着神经科学的发展，我们逐渐认识到大脑的可塑性是一种持续的、动态的过程，不仅发生在婴幼儿期，也存在于成年人的生命中。

大部分所谓的开窍，其实就是大脑可塑性在后天培养中的一种体现。

大脑的可塑性表现在两个方面：

结构可塑性：大脑的结构可塑性指的是大脑的神经元和突触之间的连接能够改变。

这种改变可以包括新的神经元的生成（神经发生）、突触的增强或削减（突触可塑性），以及神经通路的重组。

这些变化在学习和记忆过程中起着重要作用。

大脑结构可塑性可以让人变得更聪明。

通过学习、训练和经验，大脑结构可以发生变化，从而改善认知能力和智力水平。

功能可塑性：大脑的功能可塑性指的是大脑区域在执行特定任务时可以调整其功能和活动方式。

这种调整使得大脑能够适应新的需求和挑战。

例如，某种技能的学习和训练会导致相关脑区的功能增强。

大脑功能可塑性指的是大脑在面对经验、学习和训练等刺激时，能够调整其功能和活动方式，以适应新的需求和挑战。

通过不断学习和训练，大脑可以改变其功能和连接方式，从而提高认知能力和智力水平。

这种读书破万卷，下笔如有神的展现。

而且不同的人在不同的领域表现出色，这取决于他们的兴趣、天赋和学习经验。

有些人在数学和科学方面表现优异，而有些人在艺术和音乐方面表现出众。

聪明的人并不是大脑开发率更高，而是他们在某些领域具有出色的天赋和技能。

总的来说，人类的大脑是一个非常复杂而神奇的器官，其功能远远超过了只使用10%的传统说法。

智力的发展受到多种因素的影响，而大脑的可塑性使得我们有巨大的潜力不断提高自己的智力水平。

科学家发现唤醒大脑机制：大脑中的觉醒开关

　　文章来源：煎蛋 　　睡眠是由好几个部分组成的。

一个晚上的睡眠包括N-REM（非快速眼动睡眠）和REM（快速眼动睡眠）以及各自的许多分支。

恰当的说，它的结构和模式被称为"睡眠结构"。

　　60多年来的研究，让我们了解睡眠的基本框架。

今天，怀抱着科学知识，研究人员对构成我们睡眠结构的底层神经系统进行研究，试图识别和了解对大脑进行控制的神经回路——不同阶段睡眠的开始、持续和停止。

例如研究人员发现控制REM周期开始和终止的神经开关。

一号店恐怖故事,狼蚁奇闻趣事,利用激光和药物操纵神经元的活动（一种叫做光遗传学的方法），他们了解了大脑如何控制梦境。

　　其他研究人员利用光遗传学鉴定夹在下丘脑和丘脑之间的神经回路，当这组神经回路变得活跃时表示睡眠结束。

是的，这很吸引人，同时也很有用：因为如果这部分的神经过于活跃或缺少活性，分别会导致失眠和嗜睡，大脑中的电路可以帮助研究人员研究出治疗睡眠障碍的方法。

　　现在，来自瑞士和德国的研究人员发现了唤醒大脑的机制。

研究小组在小白鼠的大脑中发现一条神经回路，当小白鼠清醒时这条神经回路变得很活跃，而当其变得不活跃时小白鼠进入了深度睡眠中。

他们将研究结果发表在了《自然神经科学》杂志上。

　　研究人员发现，激活这条神经回路小白鼠很快从睡眠甚至是麻醉的状态中清醒过来。

　　论文的合著者Antoine Adamantidis在一份新闻稿中说道："这是一个令人兴奋的发现，因为将植物人或具有微弱意识状态中唤醒的治疗方法效果是有限的。

" 　　掌握这条控制觉醒的神经电路能够帮助研究人员发明出更有针对性的治疗睡眠障碍和设计出更好的唤醒植物人以及具有微弱意识人的方法。

人类大脑：宇宙最强CPU

例如，不管字母A的外形、质地和背景怎样，或者不管同事的头上戴着帽子还是变了发型，我们总能认出来。

我们也能根据事物露出的一部分，比如床的一角或门的铰链，来认出它们。

这到底是怎么实现的呢？人类是不是使用了特别简单的技巧来完成这些复杂的任务？这些技巧是不是能用来改善计算机视觉，提高机器学习能力或机器人性能呢？ 人类大脑：宇宙最强CPU 乔治亚理工学院的研究人员发现，国美奇闻怪事,湘120灵异故事,人类能使用不到百分之一的原始信息来给数据分类，他们还确认了一种能够解释人类学习行为的算法，这种方法也能用于提升机器学习能力、数据分析和改善计算机视觉。

"我们怎么能够感知我们周围的这么多数据呢？怎么就能区分这么多种类型，这么快速，这么笃定？"乔治亚理工大学计算机科学的特聘教授桑托什·万帕拉说，"人类那么做的基础是什么？这是一个计算问题。

" 该大学负责研究人类行为的研究人员做了"随机投影"试验，来理解人类的学习行为。

他们把原始的抽象图像呈现给测试对象，然后询问他们是否能够识别出那些只显露一小部分特征的图像。

"我们假定随机投影是人类学习的一种方式，"阿里亚加说。

他是资深科学家和发展心理学家。

他解释说："最简洁的答案是，预测可能总是对的。

只要给人类百分之零点一五的数据，人类就能做到准确预测。

" 接着，研究人员测试了一个计算机算法，让机器（非常简单的神经网络）计算同样的测验。

机器的表现跟人类一样。

"我们发现，人类和机器的神经网络非常相似。

" 科研人员想找出一个数学定义，找出典型和非典型的公式，然后，据此预测出对人类和机器学习来说最困难的那种数据。

人类和机器的表现差不多，这表明随着时间的过去，人们将能预测出最难获悉的数据。

这个研究成果刊登在《神经计算杂志》上，被认为是对"随机投影"的首次研究。

为了测试他们的理论，研究人员做了三组150X150像素的抽象图像，然后把那些图像缩小到最小的随机投影。

被测试人员看到所有图像的时间是10秒钟，然后会随意给出某一个图像的16张草图。

使用抽象图像的目的是，确保人类和机器都不会提前获得该测试物的相关知识。

"我们惊奇地发现，简单的神经网络和人类的表现是如此接近，"万帕拉说，"通过研究人类学习模式，我们发现机器神经网络的设计太了不起了，不过它还很薄弱。

发现它跟人类的行为匹配，真是太让人惊讶了！那是一种几何学、机器神经计算和机器学习能力的创造性组合！" 虽然研究人员不能明确声称人类大脑的识别能力就是随机投影，但是研究结果随机投影看起来是个有道理的解释。

另外，随机投影是使数据不必丢失主要内容而得到有效管理的一种方法，至少对完成分类和做决定这样的基本任务来说是这样。