
无废话,类比于神经网路和深度学习,人类的生物智力可以做如下定义:
大脑的可调用神经元总量。此总量决定了该个体的信息最大容量和信息处理能力的上限。
大脑已经建立的神经元连接总量。此值决定了该个体在当时的信息容量和信息处理速度
大脑建立神经元连接的速度。此值决定了该个体学习和创作的能力
信息在大脑神经通路中的传递速度。此值决定了该个体对于信息处理的速度。
下面类比于神经网络
大脑的可调用神经元总量类比于神经网络的总参数量,它决定了网络的表达能力(模型容量)。在人类大脑中,这体现为神经元的总数量及其潜在可塑性,影响了个体处理复杂问题和存储大量信息的潜力。
大脑已经建立的神经元连接总量类比于神经网络的权重总量或有效激活路径,此值代表大脑当前的“工作模型”。它反映了个体已经积累的知识和经验,直接决定了当前能处理的信息复杂度和效率。
大脑建立神经元连接的速度类比于神经网络的训练速度,即优化算法和硬件的效率。人类大脑的学习能力对应于突触可塑性(synaptic plasticity)和神经元间连接形成的速度,决定了适应新环境和创新的能力。
信息在大脑神经通路中的传递速度类比于神经网络的推理速度(Inference speed),取决于硬件(比如计算资源)的性能。在生物大脑中,这取决于神经冲动传递的速度(如髓鞘化水平和神经递质传递效率),影响个体对外界刺激的反应速度和实时信息处理能力。
下面尝试做一些定义:
综上,本文试图给出一个人类智力的数学模型,如下
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