以视觉处理为例 ， 我们通过视网膜第一层投射到丘脑第二层 ， 再投射到初级视觉皮层第三层 ， 最后到高级视觉皮层第四层 ， 这是以神经元为计算单元的多层网络连接起来的 。 而且由于这个权重可以调整 ， 就产生出了人工神经网络的概念 。
视觉处理过程
这些年 ， 人工神经网络在视觉信息、自然语言的处理方面已经取得了众多的研究成果 ， 但是现在类脑研究也到了瓶颈期 ， 想要提高1%的功能都要付出巨大的努力 。
我们期待脑科学一些新的研究和知识对下一代的类脑研究、类脑架构会有一些新的启示 ， 用来革命性地提高人工神经网络的功能 。
对脑活动的大规模记录和成像
虽然我们研究了100多年 ， 其实还有很多事情不太理解 。 但脑科学在过去几十年也有一些非常重大的进步 ， 主要体现在技术上 。 比如成像的技术、光遗传学的技术、化学遗传学的技术以及其他不同领域的技术进步 ， 如分子遗传学、蛋白组学、代谢组学、计算科学、光学、电子、化学等等 。
现在这些技术整合起来就可以让我们准确地追踪很多脑区的电活动 。 我们可以刺激、也可以抑制神经细胞 ， 还可以大规模地记录神经细胞来解析 ， 并通过这些技术解析神经环路与行为的因果关系 。
大规模的记录不仅对我们理解脑神经网络如何编码外界的刺激很重要 ， 对我们的思维也很重要 ， 对于脑机接口也是一项非常重要的技术 。
对脑活动大规模记录与成像的应用实例
过去十多年间大规模的多通道的记录 ， 比如Neuropixels（下图左上） ， 动辄就有几千个通道 。 这极大地提升了大规模记录的通道数和通量 。
还有清华大学戴琼海老师开发的8公斤重的大面积透镜（上图左下） ， 可以通过光学成像的办法看到平方厘米面积里几万个神经细胞活动的特点 。
此外 ， 北京大学程和平老师开发出来的微型的显微镜——双光子显微镜（上图右上） ， 也允许我们通过双光子这种精细的光学成像来观察自由移动的小鼠脑中许多神经细胞的电活动 。
还有北京大学李毓龙老师开发出来的光学探针（上图右下） ， 让我们可以观察到在清醒的小鼠的运动过程中神经递质的释放 。
还有北京大学唐世明老师实验室 ， 可以通过双光子看到在视觉过程之中 ， 猴子的视觉皮层中一大片脑区不同的神经细胞对不同视觉刺激的反应 。
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