论高阶计算、连接组重连与非冯·诺依曼计算机体系结构
神经与进化计算
2020-10-06 v4 神经元与认知
摘要
大脑中的结构可塑性（即连接组重连）可视为神经回路动态重配置的机制。大脑中的一阶计算由静态神经回路完成，而高阶计算则由神经回路之间连接（突触）的动态重配置完成。静态神经回路对应于一级可计算函数。它们之间的突触生成（激活）对应于函数组合的数学概念。泛函是以函数为参数的高阶函数。泛函的构造基于函数组合的动态重配置。或许泛函对应于连接组的重连机制。人类心智的体系结构与冯·诺依曼计算机体系结构不同。人脑中的高阶计算（基于泛函）可能暗示一种非冯·诺依曼计算机体系结构，这是 John Backus 在 1977 年提出的挑战 \cite{Backus}。本工作是发表于 Proc. ICANN2016 的论文的重大扩展与修订。
引用
@article{arxiv.1603.02238,
title = {On higher order computations, rewiring the connectome, and non-von Neumann computer architecture},
author = {Stanislaw Ambroszkiewicz},
journal= {arXiv preprint arXiv:1603.02238},
year = {2020}
}
备注
This version: a substantial extension and revision of the paper published in Proc. ICANN2016. Keywords: computations in human brain, higher order functions and functionals, synaptic meta-plasticity, glia and atrocytes, non-von Neumann computer architecture, Backus' function-level programming language