人工智能领域一直以来坚信：只要人工智能系统能产生类似于人类的行为，它就是智能的。于是，我们看到了能够打败国际象棋guan军的计算机棋手，能够根据路况选择行驶路线的无人驾驶汽车，能够做手术的“医生”……人们甚至开始担忧：有朝一日，机器人会不会超越人类，进而奴役人类？
在《新机器智能》一书中，科技界一代传奇杰夫·霍金斯指出，如今的人工智能并不智能。要想创造眞正的机器智能，蕞快的途径是理解大脑的工作原理，然后在计算机中模仿这些原理。霍金斯一生痴迷两件事——计算机和大脑。早在几十年前，他创建的Palm掌上电脑就在商业上取得了巨大成功，也成为现代智能手机的原型。但霍金斯一心想弄清楚大脑的工作原理。经过数十年的不懈努力，他终于发现了其中的奥秘：大脑学习世界的一个模型，并使用这个模型来预测未来。人类的创造力、意识都是通过这个模型产生的。这一全新的智能理论框架被命名为“记忆预测模型”，它改变了人们对智能的看法，也为开发眞正的机器智能奠定了坚实的基础。
《新机器智能》主题宏达又足够吸引人，深入探讨了智能的核心问题：计算机真的智能吗？大脑是如何工作的？为什么弄清大脑的工作原理如此困难？如果不以行为来定义，那应该怎样定义智能呢？“记忆预测模型”的含义是什么？如果你想了解自身、了解智能、了解机器智能，那么一定不要错过霍金斯的这一本里程碑式作品。

杰夫·霍金斯，科技界一代传奇，美国著名发明家、计算机科学家和神经科学家，于2003年当选美国国家工程院院士。Palm掌上电脑创始人，Numenta公司创始人。多年来深耕对大脑的探索，致力于解释大脑是如何工作的。他认为只有把人类智能弄明白，才能制造出像人类大脑一样工作的机器智能，著有《千脑智能》《新机器智能》。

推荐序一 探索大脑理论的孤胆英雄
推荐序二 在机器上重构人类智能
推荐序三 从大脑中探索智能的起源
中文版序 人工智能与大脑
序言 制造像大脑一样工作的机器智能
第1章 人工智能与人类智能
能力有限的人工智能
不具备智能的计算机
从生物学入手研究智能
第2章 神经网络
自联想记忆
行为决定了智能吗
用简单的框架理解大脑
从大脑内部提取智能
第3章 人类大脑的层次结构
新皮质的功能区
新皮质使用相同的计算工具工作
新皮质的可塑性
新皮质并不直接感知世界
感觉替代
新皮质建立了世界模型
第4章 从记忆中检索答案的大脑
用记忆解决问题
新皮质自动存储模式序列
新皮质可以自动联想到模式
新皮质以固定的形式存储模式
不变的表征
新皮质如何做出具体的预测
第5章 记忆 预测模型，全新的智能理论
大脑的预测
预测是人类理解世界的基础
智能的记忆 预测模型
第6章 记忆 预测模型是如何工作的
不变的表征
新皮质是一个整体
每个皮质区都会形成不变的表征
新皮质的世界模型
新皮质的序列
皮质区的结构
皮质区的工作原理
信息是如何上下流动的
大脑为什么会忽略反馈
新皮质如何学习
处于一切之上的海马
另一条沿层级向上的新皮质通路
理解新皮质
第7章 意识与创造力
动物具备智慧吗
人类智慧有什么不同
什么是创造力
一些人比另一些人更具有创造力吗
创造力能够被训练出来吗
创造力会让我误入歧途吗
什么是意识
什么是想象力
什么是现实
第8章 智能的未来
我们可以制造智能机器吗
我们应该制造智能机器吗
智能机器能做些什么
智能机器的时代何时到来
后记 真正的智能机器
附录 经得起检验的11个预测
致谢
参考文献
译者后记

探索大脑理论的孤胆英
雄
黄铁军
北京智源人工智能研究
院院长，北京大学教授
杰夫·霍金斯是我佩服的
极少数人之一。这里我之
所以用“人”，而没有用学者
（他确实醉心于研究）、
院士（他是美国工程院院
士）或企业家（他是掌上
电脑先驱企业Palm创始人
）等称呼，是因为很难有
一个称呼可以概括他。如
果一定要有一个称呼，我
想说他是一位智能时代的
孤胆英雄。
点燃霍金斯学者梦想的
是基因双螺旋结构的发现
者弗朗西斯·克里克。克里
克1977年移居美国，开始
探索大脑和意识这个更难
的问题，1979年9月在《
科学美国人》（Scientific
American）杂志上发表科
普文章《思考大脑》
（Thinking About the
Brain），指出“脑科学研究
明显缺乏的是一个普适的
思想框架来解释这些研究
结果”。那一年，霍金斯刚
从康奈尔大学电子工程专
业毕业，进入英特尔公司
工作，被克里克的文章深
深吸引。从此，寻找大脑
运行背后的理论框架，就
成了这名电子工程师的人
生目标。
可是，英特尔公司虽然
是“电脑”企业的领头羊，却
没有研究“大脑”的部门，于
是霍金斯转向信息领域最
有可能研究这个问题的顶
级学府麻省理工学院，申
请人工智能实验室的博士
研究生。招生面试组问他
想做什么，他回答说，希
望“以大脑理论为基础创造
智能机器”，然而得到的答
复却是：大脑只是一台混
乱的计算机，研究它没有
任何意义。于是他又转向
了美国西海岸更加开放的
加州大学伯克利分校，
1986年1月被神经科学博
士研究生项目录取。这次
他的研究课题有所收敛—
—研究新皮质如何进行预
测，当时的系主任弗兰克·
韦伯林（Frank Werblin）
组织的教授组积极肯定了
这个课题的重要性，但霍
金斯不确 定如何开展工作
，也找不到研究这个方向
的导师。
作为博士生导师，我想
说这样的学生特别难得。
绝大多数博士生更习惯导
师指定研究方向甚至论文
题目，而不是追求自己发
自内心热爱的研究方向。
即使有霍金斯这种博士生
，如果发现缺乏导师，往
往也会知难而退，转向“更
保险的”研究课题，发表几
篇论文，顺利毕业。因此
，很多学校的博士生获得
学位的比例很高，但原始
创新率很低。
霍金斯没有知难而退，
而是在图书馆泡了两年，
读了过去50年神经科学领
域最重要的数百篇论文，
以及心理学家、语言学家
、数学家和哲学家对大脑
和智能的看法。虽然没找
到答案，但人类对这个问
题的认知水平他已经了然
于胸。霍金斯认为这就是
一流教育，我完全同意，
这才是每名博士研究生的
必修课：不是导师告诉你
做什么，而是求教于追寻
这一问题的所有先贤，经
过了这一关，你就已经和
他们站到一起了。
霍金斯经过了这一关，
清楚地知道几年的博士研
究实现不了自己的梦想，
于是决定从长计议。他返
回工业界，并开启了掌上
电脑的传奇，成立的Palm
公司取得了巨大成功。如
果他醉心商业，把掌上电
脑的成功扩展到手机，苹
果手机成功的历史可能会
被他改写。但霍金斯志不
在此，他心心念念的还是
大脑。2002年，他用创业
积累的资金成立了红木神
经科学研究所（Redwood
Neuroscience Institute），
专注新皮质理论研究，聘
任了10位全职科学家，吸
引了100多名访问学者。
但是，顶级神经科学家
都知道大脑是个巨大的神
秘丛林，他们更愿意聚焦
于力所能及的新发现，而
不是霍金斯追求的大脑理
论。因此，霍金斯决定把
红木神经科学研究所捐给
加州大学伯克利分校，并
创立了研究公司Numenta
，自己带领团队专注于大
脑理论研究。2010 年，他
提出了一种皮质柱预测模
型，开发了相应的开源软
件HTM，并应用于股票市
场异常检测等领域。
我怀着对霍金斯传奇经
历的仰慕，于2016年1月
访问了Numenta。访问之
前，我的研究团队把HTM
用于模糊运动目标的检测
，验证了模型的独特价值
。霍金斯很高兴地看了我
的演示，我也顺道指出了
他的《新机器智能》一书
中的几处小错误，谈了我
对大脑和智能之间关系的
看法。也正是在那一年，
霍金斯有了新发现，就是
《千脑智能》（A
Thousand Brains）中的“新
皮质中的地图状参考系”。
这里就不剧透这个新发
现了。如果成功的话，这
个新发现对脑科学的意义
，就像进化论对生命科学
的意义一样重大。我期望
这个新学说能够成功，至
少作为大脑原理的一部分
与世长存，让这位追逐梦
想40余年的孤胆英雄稍感
慰藉。
然而，作为一名痴迷大
脑的同好，我的看法与霍
金斯并不相同。我认为未
来20年，更重要的任务是
实现人类大脑的精细解析
、建模和仿真，进而制造
出媲美甚至超越人类大脑
的超级大脑，之后才算正
式踏上揭示大脑奥秘的征
程。简言之，霍金斯主要
是从功能模拟的角度探索
大脑原理（虽然他比很多
类脑专家更关心大脑的结
构），是基于自顶向下的
方法论，类似生命科学中
的进化论；我强调的是从
结构仿真出发构造大脑，
再重现大脑功能，是基于
自底

科技界一代传奇杰夫·霍金斯人工智能领域里程碑式作品，挖掘人类智能复杂表象背后的简单机制，初次提出人脑工作原理的普适框架。
比尔·盖茨盛赞作者，诺贝尔奖得主詹姆斯·沃森和埃里克·坎德尔推荐之作。
北京智源人工智能研究院院长黄铁军、驭势科技（北京）有限公司联合创始人兼CEO吴甘沙、Numenta公司前员工兼汤恩科技创始人崔彧玮、北京智源人工智能研究院理事长张宏江、清华大学计算机系教授唐杰、北京大学心理与认知科学学院教授吴思、清华大学脑与智能实验室首席研究员刘嘉、清华大学计算机科学与技术系副教授刘知远、中国科学院自动化所研究员余山、易宝支付总裁余晨、诺贝尔奖得主詹姆斯·沃森联袂推荐。北京智源人工智能研究院学者倾情翻译。

我初识杰夫·霍金斯，是
在2021年的智源大会期间
。智源社区邀请他作为大
会的主旨演讲嘉宾。在与
霍金斯的视频和邮件沟通
中，我发现他为事、为学
、为人皆散发出温润谦和
、虚怀若谷的人格气质，
也体现了严整、缜密、追
本溯源的科学精神。他以
智慧和执着研究学问，以
温和、开放对待友朋。
随后不久．湛庐一行访
问智源，提出霍金斯两本
书《干脑智能》及《新机
器智能》的翻译合作构想
。承蒙我的同事智源社区
负责人卢凯引荐，我有幸
总体统筹这两本书的翻译
工作。随后在我组建的“青
源研究组”——人工智能全
球青年科学家社群中招募
了熊宇轩、向颖飞、陆玉
晨三位译者，并组建了这
两本书的翻译小组，后又
有智源生命模拟中心的负
责人马雷加入。马雷老师
、宇轩、颖飞、玉晨都是
人工智能领域的专业研究
人员，我则从翻译的整体
要求、语言专业角度给予
建议，书中涉及不少生物
学与神经计算科学的术语
与学科背景知识，幸而团
队中的译者专业领域可以
互补。每位译者分工协作
，既独立负责书稿的一部
分翻译工作．也负责对彼
此的译文进行初审，最后
由我终审。工作繁忙。我
利用晚上时间与周末完成
翻译工作。我主要负责《
干脑智能》的序言及第一
部分的翻译工作，其中，
第6～7章的翻译工作得到
了向颖飞的大力帮助，熊
宇轩负责第二部分，马雷
负责第三部分。《新机器
智能》则是我与陆玉晨二
人合译。
这两本书的观点相辅相
成。《新机器智能》主要
探讨了大脑学习世界的一
个模型，并通过这个模型
来预测未来，书中称之为“
记忆一预测模型”，它提出
了《干脑智能》所解决的
问题。《干脑智能》则揭
示了大脑如何学习预测模
型的细节，进一步阐释了“
大脑中的新皮质学习一个
世界模型，并基于该模型
进行预测”。在翻译《干脑
智能》中朱利安‘赫胥黎的
诗歌时，我感触颇深。一
是我要兼顾原文诗歌形式
的艺术性和ra容的科学性
，二是其内容精彩纷呈，
我每每读之。都仿佛进入
一个神秘又梦幻的奇妙世
界。这首小诗的译文几易
其稿，我真正体会到了译
者“一名之立、旬月踟蹰”的
心境。在这里，我十分感
谢我当时的同事贾伟从物
理宇宙学的角度给我提供
了许多宝贵的建议。那段
时间．我们每天中午一起
吃饭时讨论的都是诸如“昨
晚我大脑皮质的神经元特
别活跃，又做了很奇妙的
梦”“我们所感知的现实不过
是一个构建的现实模型”之
类的话题，让我在边译边
学的过程中不断拓展自己
的认知情感边界，做到“得
意忘形”——不拘泥于原文
形式，更好地再现原文作
者表达的意蕴，才译出了
最终呈现在读者面前的这
一稿。
北京智源人工智能研究
院黄铁军院长提出“脑科学
是自然科学的终极疆域”，
研究脑科学，就是研究人
类自己，以大脑本身去研
究大脑。《千脑智能》译
稿的交付时间恰逢中秋节
假期，犹记得那日我在清
华科技园的一个咖啡馆里
泡了一整天，静心统稿。
完稿后已是傍晚，我走出
咖啡馆，看见成府路口来
往的人群和车辆，不禁想
：追根究底人这一生怎样
才能称之为有意义？大抵
就是为社会、为人类做出
一点微小的贡献。探索多
一寸的世界，创造一些心
意，在这个世界留下自己
的痕迹。这背后的坚持，
需要放弃诸多舒适与安逸
，但钻石哪怕只闪耀一秒
钟也不能放弃闪耀。人类
的历史很长，而人的一生
很短。霍金斯投入大量心
血研究脑科学智能，相信
这会成为世界智慧的一部
分。
——廖璐
这次非常有幸可以参与
杰夫·霍金斯的经典著作《
新机器智能》的翻译工作
之中。这本书也激发了我
在读书求学时对人脑奥秘
以及人工智能的热情，并
延续至今。霍金斯在书中
展现了他在神经科学方面
的扎实功底。对普适大脑
模型的深刻观点，同时也
显示了他作为科学家探索
世界的好奇心以及情怀。
本书中所展现的观点，距
离首次提出虽已过去许久
．但在如今的深度学习神
经网络的背景下依然显得
十分精辟。比如书中反复
提到的大脑层级结构是为
了反映世上万物的层级结
构的观点，对我自己理解
神经网络提供了很大帮助
。
作为一个翻译的门外汉
，我有许多要学习的地方
。除了基本的信、达、雅
之外，我尽量用准确、对
应的中文术语进行翻译。
在这个过程中。感谢来自
智源的同事廖璐从一开始
的统筹策划，到最后的校
验定稿对我的帮助。重读
这本书的过程中，我有时
依然会感慨：如今的深度
学习之所以可以如火如荼
地成为领域内的主流．就
是因为有这些伟大的连接
主义先驱秉持自己的信仰
。祝贺本书成功在国内出
版。从而让更多读者体会
到人工智能以及神经网络
的魅力！
——陆玉晨

杰夫·霍金斯是我佩服的
极少数人之一，他是一位
智能时代的孤胆英雄。霍
金斯主要是从功能模拟的
角度探索大脑原理（虽然
他比很多类脑专家更关心
大脑的结构），是基于自
顶向下的方法论，类似生
命科学中的进化论；我强
调的是从结构仿真出发构
造大脑，再重现大脑功能
，是基于自底向上的方法
论，类似生命科学中的从
基因组出发合成生命。自
顶向下和自底向上论者从
来都争执不休，但最终会
走到一起，就像进化论和
基因组结合才能揭示生命
的奥秘一样。希望同样拥
有梦想的你我和霍金斯一
起努力，创造超级大脑，
揭示大脑的奥秘，共同见
证那个伟大的会师时刻。
——黄铁军 北京智源人
工智能研究院院长，北京
大学教授
直至16世纪，宇宙模型
还是由地球，以及围绕它
运行的太阳、行星和恒星
组成。然而，这一模型尽
管能解释一些天文现象，
却总有无法避免的偏差—
—金星出现在晚早，不像
预期穿越苍穹；木星在夜
空移动，却忽又折返……对
旧模型的修补无法消弭所
有偏差，直到地球和行星
以椭圆轨道绕太阳运行的
日心模型提出。
今天的AI尚未如我们期
待那般智慧，与探寻深度
学习极限的多数同行有别
，霍金斯选择了另一条孤
独求索的道路，也许是该
有更多人加入他的行列，
从修补偏差，转向发展新
理论了——我们需要“AI日
心说”。
——张宏江 北京智源人
工智能研究院理事长
《千脑智能》和《新机
器智能》两本书是大师级
学者杰夫·霍金斯教授深入
浅出地探究人脑工作原理
以及机器如何实现脑认知
的著作。对于脑的推理能
力和机器是否可能存在意
识，这两本书都进行了深
入的解读，对于未来的人
类和机器世界的共存方式
进行了有意思的思考。译
者翻译清楚、简洁，意思
也很准确，这是两本很值
得读的书。
——唐杰 清华大学计算
机系教授
国际计算机协会会士，
国际电气与电子工程师协
会会士
《千脑智能》和《新机
器智能》是著名的脑科学“
狂人”、曾经的优秀企业家
杰夫·霍金斯写的两本关于
大脑智能的书。作者基于
自己对脑科学知识的梳理
，对大脑工作原理的基本
框架提出了大胆的假设，
也比较了当前人工智能与
生物智能的不足。
这两本书特别适合非脑
科学专业但同时又对大脑
智能充满好奇的读者阅读
，大家可以从中获取关于
大脑结构的一些基本知识
，并和作者一起对大脑工
作的奥秘这个可能最具挑
战性的科学问题，展开深
入而有趣的思考。
——吴思 北京大学心理
与认知科学学院教授
1992年，霍金斯应邀到
英特尔演讲。他提出未来
计算的技术将被小到足以
放入口袋的计算机所主导
。当时，数码音乐与摄影
、WiFi与蓝牙等还没有诞
生，包括英特尔的创始人
在内，没有人相信他的预
测。但是，他是对的——
手机已经成为我们生活的
全部。2003年，霍金斯应
邀在TED上进行演讲。他
提出了大脑智能的第一性
原理：由新皮质中成百上
千根皮质柱所构建的世界
模型。当时，深度学习尚
未登上舞台中央，而脑科
学还挣扎在对单个神经元
的记录中，于是，他的猜
想再次被人们忽略。但是
，霍金斯可能是对的，而
我们现在有了验证他猜想
的一切工具。更重要的是
，如果他是对的，那么通
用人工智能也许就不再那
么触不可及。
——刘嘉 清华大学基础
科学讲席教授，脑与智能
实验室首席研究员
我曾经是《新机器智能
》（On Intelligence）
2013年中文版译者之一，
在认真翻译每句话的过程
中，对杰夫·霍金斯雄辩的
大脑智能理论深感震撼。
近十年过去了，我们经历
了深度学习浪潮，人工智
能成为显学，这时重温他
书中的理论，仍能强烈感
受到，他对智能本质的深
刻见解，很多还是现在神
经网络模型没有触及的。
看到霍金斯的新著《千脑
智能》和《新机器智能》
被一起引进国内，相信可
以为人工智能发展碰撞出
新的火花。特别值得一提
的是，霍金斯先生知行合
一，他对人类智能本质的
兴趣，不仅停留在理论建
构上，还亲力亲为创立公
司进行探索实践。人类正
是因为有像霍金斯这样的
孜孜探索者，才产生了绚
烂的文明与科技。虽不能
至，心向往之，特别希望
这两本书也能激励更多我
国有志之士，投身对人类
智能本质的探索与实践中
。
——刘知远 清华大学计
算机科学与技术系副教授
2007年，作为美国神经
科学学会年会的演讲嘉宾
，他激情澎湃地解释了为
什么研究大脑对于设计人
工智能系统是如此重要，
以及他自己对大脑工作原
理的深刻理解。作为台下
数千名听众中的一员，霍
金斯的演讲在我心中埋下
了从事类脑智能研究的种
子。十几年过去了，人工
智能和脑科学的研究都取
得了巨大的进展，我们也
来到了类脑智能腾飞的前
夜。我相信《千脑智能》
和《新机器智能》的出版
将会启发更多的中国年轻
人思考脑与智能的奥秘，
在他们的心中点燃创新的
火花。
——余山 中国科学院自
动化所研究员
霍金斯是个特立独行的
科学

这种忽视部分原因在于，人们没有找到相应的工具来研究信息如何在六层结构的新皮质内流动。我们目前使用的工具还比较粗糙，通常只能用来研究新皮质中的哪些位置，可以产生各种能力，但无法探究这些能力是何时以及如何产生的。例如，我们通过现在流行的新闻报道可知，许多神经科学都认同这样的观点：大脑是高度专业化的模块的集合。功能成像技术，如功能性磁共振成像（fMRI）和正电子发射型计算机断层显像（PET），几乎只关注脑图和前面提到的功能区。通常在这些实验中，被试会躺下，把头放在扫描仪内，并执行某种思维任务或运动任务。这些任务可能是玩电子游戏、做动词变位、阅读句子、看不同的面孔、给图片命名、想象某事、记忆清单上的内容、做财务决策等。扫描仪检测出在做这些任务时，哪些脑区比平时更活跃，并在被试大脑的图像上绘制彩色斑点以精准定位这些脑区。这些脑区的功能可能是完成这些任务的关键。数以千计的功能成像实验已经完成，接下来研究人员还会开展成千上万的此类实验。在整个过程中，我们正在逐步绘制一幅成人大脑的典型图像，标明各个功能发挥作用的位置。这样一来，人们可以很容易地说出：“这是面部识别区，这是数学区，这是音乐区。”由于我们不知道大脑是如何完成这些任务的，因此自然会假设
大脑是以不同的方式执行各类活动的。 但它确实是这样吗？越来越多引人注目的证据都表明芒卡斯尔的观点是正确的。有一些极好的例子证明了新皮质极其灵活。任何一个人，只要得到适当的培养，并处于合适的环境中，他就能学会成千上万种口语中的任何一种。同样，他也可以学习手语、书面语言、音乐语言、数学语言、计算机语言和肢体语言。他可以学会在寒冷的北方或炙热的沙漠中生活，可以成为国际象棋高手、精通钓鱼和耕作的人或理论物理学家。考虑这样一个事实：你有一个特殊的视觉区，似乎专门用于表征书面字母和数字。这是否意味着你生来就有一个可以处理书面字母和数字的语言区？不太可能。相比于漫长的演化历程，书面语是最近才出现的事物，人类的基因无法为它进化出一个特定的机制。因此，在童年时期，人的新皮质仍将自己划分为用于处理特定任务的不同功能区，而在划分时依靠的纯粹是经验。人类的大脑具有令人难以置信的学习和适应能力，哪怕这些环境直到最近才出现。这证明了大脑是一个极其灵活的系统，而不是一个针对一千个问题有一千个解决方案的系统。
神经科学家还发现，新皮质的布线方式具有惊人的“可塑性”，这意味着它可以根据流入其中的输入类型而改变布线方式，并重新布线。例如，新生雪貂的大脑可以通过外科手术重新布线，以便它的眼睛可以将接收的信号发送到新皮质中通常用于发展听觉的区域。结果，雪貂竟然在其大脑的听觉部分发展出了正常的视觉通路。换句话说，它用通常会听到声音的大脑组织看东西。研究人员已经对其他感觉区和脑区完成了类似的实验。例如，可以在老鼠出生时，将它的几片视觉皮质移植到通常表征触觉的区域。随着老鼠的成熟，移植的组织会处理触觉信息而不是视觉信息。细胞并非天生就专门负责处理视觉、触觉或听觉信息。人类的新皮质同样具有可塑性。先天性失聪的成年人在通常应该成为听觉区的地方处理视觉信息。而先天性失明的成年人使用他们的新皮质的最靠后区域阅读盲文，该部分通常专门用于处理视觉信息。由于盲文需要触摸，你可能会认为它主要会激活触摸区，但显然，没有哪个区
域的新皮质会满足于什么都不表征。视觉皮质没有像它“应该做”的那样从眼部接收信息，而是四处寻找其他输入模式筛选信息，也就是对其他皮质区中的信息进行筛选。
所有这些证据都表明，脑区主要会根据其成长过程中流入信息的种类形成专门的功能。与地球表面注定要根据国界线划分成不同的国家不同，新皮质并不是经过严格设计，使用不同的算法执行不同功能的。新皮质的组织，就像全球的政治地理一样，由于早期环境不同，可能会出现不同的结果。
基因决定了新皮质的整体结构，包括哪些区域连接在一起这类具体细节，但在这个结构中，该系统是高度灵活的。 芒卡斯尔是对的。新皮质的每个区域都有一种强大的算法。如果你将新皮质区以合适的层次结构连接在一起，并提供输入流，它就会学习其环境。因此，未来的智能机器不必拥有和人类一样的感觉或能力。皮质算法可以以新颖的方式部署在机械化的新皮质中，表现出新颖的感觉。由此，真正灵活的智能就会在生物大脑之外出现。
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