大脑与GPU—LLM类比：逆向工程生物计算——第一部分

Brain — Mind & GPU — LLM Analogy: Reverse Engineering Biological Computation — Part 1

最近，在我的AI工作中，我开始尝试理解人类的大脑，并将其映射到当今的大语言模型上。我注意到的一点是，当人类思考时，大脑中的许多区域和网络——很像LLM中的层——会同时相互作用。但在最初阶段，感知和理解首先启动。

来自外部世界的刺激通过感觉器官（我们可以将其视为AI智能体）传输到大脑，并在相关的感觉皮层中进行处理。就像在多模态LLM中一样：如果要阅读一个视觉问题，则枕叶皮层（视觉区域）会处理它；如果有听觉信息，则颞叶皮层会参与其中。

理解阶段

在理解阶段，与语言和概念相关的脑区使得词语和句子能够被解读。例如，哈佛大学的一项研究表明，左颞上回皮层的两个相邻区域承载着思想的结构。换句话说，它们的功能几乎就像句法变量：一个代表执行动作的主体，另一个代表动作的客体。这似乎使得大脑能够通过组合现有概念来构建它从未遇到过的全新想法。

工作记忆与推理

经过推理，一旦信息被感知，就需要被处理到短期缓冲区中。这时，工作记忆扮演着关键角色。工作记忆就像一个临时的思维工作空间（类似于LLM中的短期记忆），短暂地保存必要信息并能够对其进行操作。与此同时，大脑的前额叶皮层在这些过程中扮演着至关重要的角色——特别是对于工作记忆和执行功能而言。前额叶皮层位于大脑额叶的最前端，支持着诸如引导注意力、计划、决策、逻辑推理、问题解决等高级认知功能（类似于LLM中的思考和智能体推理）。脑成像研究也报告了一个有趣的发现：在那些宁愿选择较大的未来奖励而非即时较小奖励的人中，观察到外侧前额叶皮层的活动水平更高。（自主强化学习？）

记忆检索

在思考过程中——类似于LLM中的网络搜索或RAG——经常需要访问记忆。海马体及颞叶深部的相关结构尤其参与从长期记忆中检索信息。海马体中的一些神经元对特定概念具有选择性反应。例如，观察到单个神经元可以在思考某个名人或熟悉物体时选择性地放电。这样的结构就像记忆中抽象知识的地图，帮助唤回与当前思考内容相关的记忆和信息。顺便说一下，这些也被称为“概念细胞”。当一个人思考一个问题时，相关的记忆或模式会通过海马体和连接的皮层区域被激活，将过去的经验和学到的知识纳入当前的思考过程。最后，就像AI与AI智能体之间的关系一样，思考的输出结果启动了决策或行动阶段。

决策与行动

当大脑得出结论或做出决定时，它必须将该抽象计划转化为具体行动。如果我们以人为例：当决定回答一个问题时，运动皮层会控制用于说话的嘴部肌肉或用于书写的手部动作。在决策时刻，前额叶皮层会与大脑的奖励和动机中心相互作用，例如眶额皮层、伏隔核和杏仁核。在这个过程中，它评估可能的结果，并启动其认为合适的行动。

在启动行为时，基底神经节——大脑深处的结构——也会发挥作用，并扮演着重要角色。基底神经节的功能就像不同行动计划之间的某种“门控”机制，选择哪个计划将被执行，并允许运动继续进行。特别是，多巴胺神经递质在这里起着关键作用：当信息被主动保存在前额叶皮层时，通过基底神经节的一部分（称为纹状体）传来的多巴胺信号会在正确的时刻打开门控，使新信息能够进入工作记忆，或者触发一个行动的启动。真是不可思议……

结语

在人类大脑中，思考并非作为一个单一的整体过程而存在。它由相互关联的子过程组成——感知、解释/理解、在工作记忆中保持和推理、从长期记忆中检索、计划/决策以及行动——形成了复杂而精细的子单元，非常像一种分层结构。FINISHED

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