引言

近几十年，因为检测技术和实验水平的进步，同时神经科学受到机器学习发展的启发，开始重新审视以前各种实验的数据，并发展出能够拟合更多数据的新理论。

随着人们对大脑的了解越来越深入，我们可以用最新的理论来解密大脑，进而可以获得全新的视角。

更深入地理解大脑的工作原理，也能更深入地理解大语言模型技术。

本篇文章的主题包括：

• 大脑的学习过程
• 大脑的建模过程
• 大脑的预测过程
• 预测与多巴胺
• 好奇心

大脑的学习过程

大脑包含超过100亿的神经元。大脑的学习在微观层面就是神经元的连接，一个人的一切知识都存储在神经元的连接中，思想观念都只是神经元的活动。

微观学习

• 神经元之间可以建立新的连接，建立新的连接需要接受刺激。建立新的连接是我们学习的主要方式。
• 神经元之间的连接可以消失，就是遗忘。
• 神经元之间的连接可以加强，接受刺激越多，连接就越强，这是短时记忆变长期记忆的机制。
• 神经元之间的连接可以减弱，长期不接受刺激就会节省资源，减弱连接，减弱到一定程度就消失，遗忘。