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人工智能哲学 · 第 364 页

PDF 物理页索引 372 · 人工智能哲学

书名
人工智能哲学
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章节
人工智能哲学
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如果现在我们离开显微镜沿周边作透视,从外面观察大脑表面的皮质层,我们就会发现它是由许多较小区域组成的拼装物(见图14-1c)。根据它们分层细胞构筑的差异,可以在一定程度上将这些区域区分开来。这些区域最初就是基于这一判据按照它们的发现者命名为布罗德曼区域的。这些区域,或它们的分区,还有进一步的意义,因为其中若于个区域直接构成了感觉或运动终末的、或是脑的其他某个区域的某一方面的拓扑形态映射图。例如,脑后部视皮质的给定层中细胞之间的相互位置关系,与把视觉投射到视皮质的视网膜细胞的相互位置关系相对应。从视网膜神经细胞向大脑皮质细胞发出的轴突束,保存了视网膜细胞的拓扑形态组织结构。这样,主要的视皮质表面就构成了一个视网膜表面的拓扑形态映射图。

称之为“拓扑形态映射图”,而不是简单地称为“映射图”,是因为视网膜细胞之间的距离关系一般未经保存。一般地,这样的图在度量上是可变的,它们就像是由橡皮制成,再以某种方式拉长。

有许多这样的映射图已获确认。所谓“视皮质”(17,18区)早已经有记载。躯体感觉皮质(3区)的表层是身体的触觉表面的拓扑形态映射图。运动皮质(4区)的底层是身体的肌肉系统的拓扑形态映射图。听觉皮质(41,42区)含有频率空间的拓扑形态映射图。还有很多其他脑皮质区域,它们确切映射了什么,我们认识得还不够,但它们对远距离结构的拓扑形态表述是明白无误的。

这种一般的神经组织模式并不限于大脑半球的表面。更靠近脑中心部位的各种“灰质”神经核例如上丘、海马和外侧膝状体一也表现出与此相同的多层拓扑形态组织的纵向联系结构。并非每个组织都是如此(例如,小脑就有很大不同,详细讨论见后),但是上述模式是可在脑中发现的主要组织模式之一。

这样的模式为什么如此?它在功能上或认知上有什么重要性?这些结构是做什么的,又是怎样做的?通过对付第二个奥秘一感觉运动协调问题,我们就能够获得这些问题的可能解答。

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