未来IT世界中的--脑科学研究
研究脑科学的难点和未来方向的探讨
研究脑科学的难点和未来方向的探讨随着科技的不断进步，人类对于人类自身神经系统的了解也越来越深入。
脑科学这个相对新兴的领域，因其关注的是人类内在活动的本质，对于研究人类的神经系统，历来是一个充满挑战的领域。
本文就来探讨一下，研究脑科学的难点和未来发展方向。
一、大脑结构复杂，信息处理方式不同人类大脑是内部系统复杂的器官，包含超过1000亿个神经元和超过1000万亿个突触。
这种惊人的数值是我们难以想象的，大脑的结构和功能深厚、复杂、多变。
根据大脑的构造，我们可以将其分成左右两个半球，以及各种各样的皮质区域。
不同脑区负责不同的功能，比如控制肢体运动的运动皮质、处理视觉信息的视觉皮质等。
大脑各个皮质之间和与其他神经结构之间互相连接，形成了异常复杂而精密的网络。
而大脑处理信息的方式也非常多样化。
如何发现并研究这些信息的处理方式，也是脑科学家所面临的重要问题。
二、神经系统的可逆性另一个让人感到困惑的问题是神经系统的可逆性。
类似于恢复绝定的肌肉或骨骼损伤，人们已经尝试过使用药物或电磁刺激来刺激神经元的成长和连接，以增强神经系统的功能和处理能力。
在某些方面，如在神经元的再生和可塑性方面，还是可以取得一些进展。
但是，大脑信号的调整和取消，以及想要恢复正常的神经元或突触可能是不可逆的，这一点相对来说是一个比较普遍的问题。
三、新兴技术的出现近年来，一些新兴技术的出现为人类探究神经系统带来了新的希望。
比如说，非侵入性的脑机接口技术能够通过监测头皮上电信号，实现将人类的意思转化成计算机操作，如进行大规模的运动控制或者人脑机的翻译等。
这种技术的出现，形式上对科研人员的研究测量和数据采集带来了极大的便利。
在新型神经功能成像技术方面，也有了很多的进展。
没有切口也不需要注射，基于激光光子技术的光学成像可以捕捉心理应激和学习行为的多个方面，还可以与其它技术结合使用。
这些先进的技术可以让我们更加及时捕捉到人类大脑活动的本质。
四、未来方向与前景对于脑科学的未来发展，可以预测的是，在突破神经系统局限性和困难（比如如何向小型动物或人类试验）方面，制造更精确、功能特异的工具，生成更有利的研究结果以及更加精细的模型显然是所需要的。
脑科学的研究现状和未来
脑科学的研究现状和未来脑科学是一个十分重要的领域，它涉及到我们的大脑，也就是我们的思维、行为、记忆等。
脑科学家们通过研究大脑，试图探明其神秘的运行方式。
目前，脑科学的研究已经取得了许多重大的进展，同时也面临着一系列的挑战。
首先，现在我们已经知道了许多关于大脑的基本知识。
我们知道大脑的基本结构、功能分区，例如听觉、视觉、运动等，还知道了大脑如何产生意识和思维等。
这些研究成果使得我们对于人脑有了更加深入的认识。
同时，这些成果也有助于我们治疗一些脑部损伤和损失的疾病，例如帕金森病、阿尔茨海默病等。
此外，大脑如何记忆，也是脑科学的一个基础研究重点。
我们知道，大脑中有不同的神经元和突触，它们之间的相互作用才是记忆的本质。
这些基础性的研究为我们理解记忆的形成和遗忘提供了基础。
然而，脑科学还面临着各种挑战。
首先，许多脑部疾病和异常往往是由于大脑的复杂性所造成的。
大脑中有数十亿的神经元和有数万亿的突触，它们之间的相互作用异常复杂，我们还没有完全了解它们之间的运作机制。
这也导致了许多脑部疾病难以治疗。
另外，脑电信号的捕捉和解读也是困难重重。
大脑中的神经元进行信息交流时产生的信号微弱而复杂，难以精准地捕捉和解读。
此外，脑科学还面临着道德和伦理问题。
例如，我们需要对动物进行一些实验，但是这种实验可能会造成动物痛苦。
随着技术的不断发展，我们对于大脑的认识也在不断深入。
例如，现在我们可以通过脑磁图、脑电图等方式监测大脑的活动，这使得研究人员们可以实时观察大脑的运行方式。
同时，神经影像技术也在不断提升，我们现在可以使用血液流量磁共振成像（fMRI）等技术，实时观察脑部的血液输送情况和活动水平。
未来，脑科学将会以更加高科技的方式前进。
例如，我们将使用更加精准的基因编辑技术，希望能够通过基因编辑来治疗某些脑部疾病。
同时，我们还将使用人工智能等技术，帮助我们更加深入地理解大脑的功能和运作方式。
未来，我们还将致力于解决脑电信号捕捉和解读的问题，通过技术的进步，我们有望更加精准地解读大脑的信号。
脑科学未来五大前沿技术
脑科学未来五大前沿技术脑科学未来前景的五项新兴技术如下。
（1）思维绘制2015 年3月由以色列脑技术组织主持召开的Braintech 2015大会决定对大脑的功能与结构连接进行绘制，并阐明阿尔茨海默症和精神分裂症等疾病是如何改变脑功能与结构连接图谱的。
有部分脑部扫描已经能提前十年在临床症状出现之前，检测出阿尔茨海默症斑块的早期迹象。
还有部分检查结果能显示已被判定脑死亡的病人还存在意识。
（2）类脑计算机下一代基于脑科学原理设计的计算机，可以像大脑皮层一样进行推理、预测和反应。
CAPTCHA是用于区分计算机和人类的全自动公开图灵测试的简称，皮层计算算法已经在解决现代CAPTCHA方面证明了其能力。
而部分基于大脑回路的算法可以识别图片，且成功率可以媲美猕猴。
最近，中国的一个智能计算机项目在IQ测试中的得分已经超过了许多成人。
IBM的沃森超级计算机在筛选了上百万医疗记录与数据库后，能针对患者的复杂需求帮助医生选择治疗方案。
此外，IBM 正致力于脑启发芯片SyNAPSE的研发，与其他芯片相比，该芯片耗能更低，计算能力更强。
随着这些项目在预测行为方面的表现进一步提高，人类的认知能力将进一步得到扩展，人类与机器之间的界限也将逐渐模糊。
（3）患者的脑修复随着对大脑认知的深入，我们对大脑的控制能力也在提高，并能利用其网络。
脑机接口已经成功地让瘫痪病人完成了一些简单任务，例如将思维转换为电邮，或动手抓住他们喜欢的东西。
其他一些技术能将外部世界的信息直接输入大脑，使失聪和失明的患者能获得听觉和视觉体验。
深度脑部刺激器能缓解帕金森病人的颤抖症状，并使癌症患者从顽固的病痛中解脱出来。
DARPA的“革命性假肢”项目正在开发神经控制的机器手臂，其可以赋予截肢患者近乎自然的运动和感觉能力。
若这些假肢能得到改进，将从多方面继续改善人民的生活。
（4）大脑接口与大脑相连的设备不只是能从身体和神经系统方面改善患者的生活，还可以应用于汽车、教育、游戏、安全等产业。
脑科学发展现状与未来发展趋势
发展趋势
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引言
脑科学，作为21世纪最热门的前沿科学之一，涵盖 了广泛的领域和研究方向
本文将探讨脑科学的现状以及未来的发展趋势
它主要研究大脑的结构、功能及其与行为的关系， 为人类理解自身思维、情感和行为提供了基础
脑科学的现状
神经科学领域的发展
神经科学是脑科学的核心领域，主要研究神经元和神经 系统的结构和功能。近年来，随着技术和方法的进步， 人们对神经系统的理解有了更深入的发展。例如，通过 使用光遗传学技术，科学家可以精确地操控特定类型的 神经元，从而更好地理解它们在大脑中的功能。此外， 人类基因组计划的完成和单细胞测序技术的发展，为神 经科学提供了宝贵的信息，有助于揭示大脑的复杂性和 个体差异
结论
01
脑科学发展迅速， 未来发展潜力巨大
02
通过不断探索和创新，我们可 以期待在未来的日子里看到更 多的突破和进步，这将为人类 带来无法预见的改变和可能性
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Thanks
谢谢您的观看
未来发展趋势
跨学科合作
随着脑科学的深入发展，跨学科 合作将成为未来的一个重要趋势 。脑科学涉及的领域非常广泛， 包括神经科学、心理学、物理学 、化学等。通过跨学科合作，科 学家可以更全面地理解大脑的工 作机制，从而推动脑科学的进步 。此外，跨学科合作还有助于将 脑科学研究成果应用于其他领域 ，如医学、工程和哲学等
脑科学的现状
人机交互和脑机接口的进步
随着脑科学的进步，人机交互和脑机接口领 域也取得了重大突破。这些技术利用大脑信 号来控制计算机或其他设备，为残疾人士提 供了新的交流方式。例如，有些研究人员已 经成功地开发出使用脑电信号控制机械臂的 方法，这为残疾人士提供了更大的自主性。 此外，脑机接口技术也在娱乐领域找到了应 用，例如通过脑电信号控制电子游戏
脑科学研究在人工智能中的应用
脑科学研究在人工智能中的应用随着科技的发展和智能化进程的不断推进，人工智能已经成为了科技领域的一大热点。
人们为了使得人工智能具有更高的精度和更强的智能化，在其中引入了脑科学的研究。
脑科学是研究大脑的机理与功能的学科领域。
通过将脑科学理论引入到人工智能中，人们可以更好的理解人脑的机制，并在人工智能的发展中发挥重要的作用。
本文将重点讨论脑科学研究在人工智能中的应用，并探究其未来的发展。
一、脑科学在人工智能中的应用脑科学的研究内容主要是大脑的结构、功能以及人类行为的控制机理。
在人工智能的应用中，脑科学最主要的应用方式是生物启发式算法。
生物启发式算法是指通过对生命系统和生命体的研究来设计和改进人工智能算法的方法。
这种方法主要是通过对脑科学的研究来启发算法的设计。
生物启发式算法主要包括人工神经网络算法（ANN）、进化算法（EA）以及人工免疫算法（AIA）等等。
其中最受关注的是人工神经网络算法。
人工神经网络算法（ANN）的核心思想就是，模拟人脑神经元之间的联结模式，构建一个类似大脑模式的计算机结构。
人工神经网络算法中，每个神经元的工作方式是受到生物学上神经元工作方式的启示而设计的。
在ANN中，每一个神经元都可以看作是一个计算单元，它能够进行一些简单的数学运算和逻辑判断。
这样，人工神经网络就可以对输入的信息进行分析，并根据分析结果做出反应。
进化算法是另一种生物启发式算法，它模仿自然界中生物进化的方式进行搜索和优化。
进化算法是通过模拟自然界中的演化过程，逐步寻找最优解的算法。
进化算法基于一种优胜劣汰的进化思想。
在进化算法中，一个个体的选择取决于其适应度。
这种算法在人工智能的优化问题中应用广泛。
除了生物启发式算法以外，脑科学的另一个热门应用是感知科学。
感知科学即是研究人类视觉、听觉、触觉等感官信息处理的学科领域。
借助于感知科学的理论，人工智能可以更好的处理和理解来自外界的信息。
二、脑科学在人工智能中的意义脑科学不仅可以为人工智能的应用提供算法思路，还可以为人工智能的发展提供基础，探讨人脑的机器学习能力和生物智能的特征，有助于理解人脑的智能机制，进而研究人工智能的动态自适应能力。
脑科学的研究现状和未来展望
脑科学的研究现状和未来展望脑科学是一门跨学科的领域，它涉及到生物学、心理学、计算机科学、物理学等多个学科，研究的是人类、动物大脑及其神经系统的结构、功能和行为表现。
近年来，随着技术的不断进步和脑科学研究的深入发展，人们对脑科学的研究越来越感兴趣。
下面，本文将从脑科学的研究现状和未来展望两个方面进行阐述。
一、脑科学的研究现状在脑科学的研究中，研究人员们一直致力于探究人类大脑的结构和功能。
近年来，随着技术的不断发展，神经影像技术、单细胞测序等技术的应用使脑科学的研究步入快速发展期。
例如，近年来脑科学领域最激动人心的一项进展是利用光遗传学技术，通过激光刺激蛋白，使实验动物的神经元得到适当刺激，从而产生相应的行为反应。
这种技术被认为是最具前途的非侵入性神经学研究方法。
此外，人们还在尝试使用人工智能技术模拟大脑运作方式，试图通过计算机仿真模拟大脑的行为和认知能力。
除此之外，神经元和突触的研究也是热门领域之一。
神经元是构成神经系统最基本的单位，而突触则是神经元之间进行信号传递的重要结构。
研究人员正试图深入研究神经元的类型、数量以及不同神经元之间的连接方式等，以便更好地了解大脑结构的组成方式。
除此之外，人们还在尝试研究突触的传递方式、调节机制等，以揭示神经元之间信息传递的奥秘。
这些研究成果对于我们更好地理解神经系统的结构和功能，探究思维、意识等基本神经科学问题具有重要的意义。
二、未来展望随着各种技术的不断进步，未来脑科学领域的发展前景广阔。
在未来的研究中，人们将会借助人工智能技术，进行更加精细、系统的大脑仿真和计算。
这将会使得我们在很多领域获得更加准确的理解。
同时，人们将会完成更加高分辨率的神经影像学和神经电生理学技术的开发，不仅能够观察神经元的微观结构，还能够跟踪单个神经元的活动和大脑区域之间的信息交流，从而为治疗神经科学疾病、人工智能和探索思维的物理基础等提供更多的信息和途径。
从另一个角度看，未来脑科学的发展将面临着许多挑战。
脑科学研究的新进展和未来发展趋势
脑科学研究的新进展和未来发展趋势脑科学是一个涵盖多个领域的跨学科科学，它的目标是理解人类大脑的神经机制。
通过研究脑科学，我们可以更好地了解人类思维、感知和行为的本质。
在过去几十年中，脑科学取得了许多突破性进展，其中一些进展正在改变我们对大脑和意识的理解。
神经成像技术神经成像技术是一种研究人类大脑活动的方法。
这些技术包括功能性磁共振成像（fMRI）、脑电图（EEG）和磁脑图（MEG）等。
这些技术已经为我们提供了非常详细的人类脑活动的图像和电信号数据。
通过使用这些技术，科学家们能够研究思维、感知和行为的神经基础。
例如，科学家已经通过fMRI技术发现了许多区域在执行某些任务时更加活跃，可以据此判断某些区域的功能。
同时，通过EEG技术，科学家可以记录脑电波来研究意识状态。
这些技术帮助我们更好地了解大脑的结构和功能，并可能开发出治疗神经系统疾病的新颖方法。
神经元细节的研究虽然神经成像技术让我们能够看到大脑的活动，但它并不能提供有关脑细胞直接通信的详细信息。
因此，神经元细节的研究成为了研究人员的另一个关注点。
神经元是大脑的基本工作单元，它们相互连接在一起并进行通讯。
通过在小鼠和人类等动物中研究神经元，科学家们能够建立起神经元之间通讯网络的详细地图，并更好地理解神经系统。
此外，科学家们正在尝试开发新的技术来直接操控神经元活动。
例如，光遗传学已经成为一个新的领域，它使用光线来操控脑细胞的活动，以探索大脑的神经电路并开发治疗方法。
人工智能和大脑计算人工智能（AI）和大脑计算是两个非常热门的研究领域。
在AI 领域，科学家们试图通过神经网络和深度学习等技术来模拟大脑的思维和认知过程。
他们希望能够创建具有类似感知和理解能力的AI系统，以应用于语音识别、自然语言处理、计算机视觉等领域。
与此同时，在大脑计算领域，科学家们试图利用计算机技术来模拟大脑的功能。
例如，他们可以使用仿真程序模拟数百万个神经元之间的通讯。
这些模拟程序可以让科学家更详细地探索大脑电路的运作，从而理解当我们进行思考和决策时，大脑内部是如何进行计算的。
脑科学研究的现状和未来展望
脑科学研究的现状和未来展望脑科学是一门关于人类和动物大脑的研究学科，包括神经生物学、生物化学、生物物理学、计算神经科学和认知心理学等多个学科领域。
以脑部结构、功能、及其相关神经机制为研究对象，它是当前最为热门的交叉学科之一。
研究脑科学的意义在于深入探究人类的认知过程，了解思维、意识产生的机制，有助于人类解决相关疾病，也会对人工智能等领域产生重要的启示。
目前脑科学是热门的研究领域之一，吸引着全球科学研究人员的关注。
神经科学与计算机科学、数学和物理学交叉，提供了研究和理解大脑的新方法和工具。
在过去的数十年中，神经科学研究在实验技术、计算机科学、数学和物理学领域的发展中取得了显著的成果。
现代技术已经能够提供前所未有的关于大脑结构和功能的高品质数据。
脑科学技术的快速发展，使得科学家们能够更好地了解人脑作为一种高效的信息处理器如何工作，进而扩大对神经系统疾病的认识。
例如，神经退行性疾病的基础研究已经导致了许多潜在的治疗方法。
例如，通过调节突触蛋白质的水平和活性可以去除阿尔茨海默病等神经系统疾病中的β淀粉样蛋白，有效减少患者的症状。
同时还有一些重大的突破似乎正在变得更加可能，例如基于大脑机制的工程、产生新的技术和大脑与人工智能的交互，以及新型的神经系统疾病治疗策略等。
一些基础研究正在推动这些进展，例如神经可塑性方面的研究、脑电图（EEG）等技术的发展等等。
虽然脑科学目前取得了许多成功，但是研究中还存在很多挑战和未解决的问题。
例如，大脑有着复杂和难以预测的行为和状态，这增加了研究的难度；同时人工智能的进步和数据科学的发展也带来了新的探索方向。
因此，为了进一步发展脑科学研究，我们需要持续的技术和理论革新，并建立跨学科的合作机制。
未来，脑科学研究具有巨大的潜力。
研究可以启发我们建立基于大脑机制的新型人工智能算法，也可以为治疗神经系统疾病（包括阿尔茨海默病、帕金森氏病、多发性硬化病等）提供创新的方法。
同时，研究可能还会揭示更多的关于人类感知、学习、记忆等方面的生物学和心理学机制。
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如果以脑科学和互联网为横坐标轴两端，生理学和心理学作为纵坐标的上 下两段，互联网神经学将由四部分组成：互联网神经生理学，互联网神经 心理学，脑互联网生理学，脑互联网心理学，它们之间的交叉部分将形成 第五个组成部分-互联网认知科学，他们的关系如上图所示
关于互联网大脑智商的定义 定义一：互联网应用智商IQ，是通过一系列标准测 试，测量某一个互联网应用（如电子公告牌、搜索 引擎、社交网络、电子邮箱、即时通讯软件等）在 测试时间点的智力发展水平，也就是该实时间点该 应用的互联网应用智商。定义二：互联网智商IQ， 是通过一系列标准测试对互联网智商标准评测库 （IA）进行测量，将测试结果加权平均后，得出互 联网在被测试时间点的智力发展水平，也就是该时 间点的互联网智商。
欧美日本等研究从生物学到神经学，计算机领域的结合都有着局限性；突破性是互联网与人脑的结合互联网与脑科学的结合研究，使得互联
网作为新科技技术为脑科学提供突破性支撑。在这种情况下我们并不需要通过组合亿万个硅基神经元模拟人脑，而且仅仅堆积芯片并不能自然得到人类大脑一样的功能和智慧。 科技的发展为人类从整体论带来一个非常宝贵的参照系，从科技发展史看，一个原本异常复杂的难题，在经过科技发展的足够程度后，也许会诞生出一个异常简单的解。
三、---对新出路互联网大脑做出定义
建立新科学理论和新学科的机遇“互联网神经学”—
互联网神经学（Internetneurology）进行定义 基于神经学的研究成果，将互联网硬件结构，软件系统， 数据与信息，商业应用有机的整合起来，从而构建互联网 完整架构体系，并预测互联网沿着神经学路径可能产生的
新功能和新架构；根据互联网不断产生和稳定下来的功能
中国脑计划颠覆性创新之路八
扩展冯诺依曼架构，从AI，互联网到大脑的7个智能分级 人工智能定量评测目前面临两个重要挑战：第一，人工智 能系统目前没有形成统一的模型；第二，人工智能系统与
以人类为代表的生命体之间目前没有形成统一的模型。
不同测试对象的人工智能智商的发展状况，从而发现这些 同类产品在人工智能领域的发展差异，测试数据对于这些 产品研究竞争对手发展趋势将具有实用价值。另一方面， 每年根据测试结果，选取智商最高的人工智能系统和人类 测试者智商作为代表，标注在图6.1上。以此作为判断人工 智能与人类智慧未来发展关系的基础，从而作为判断前文 提到的两条人工智能发展曲线究竟那一条更符合客观事实。
全貌。
六、互联网与脑科学构建新AI系统模型 通过类互联网大脑的人工智能系统模型应用库的建立，在
超级计算机中仿造互联网功能和架构就成建立新的人工智 能系统模型就成为可能。类互联网大脑的人工智能系统模 型的具体建立有一下三个步骤。 类互联网大脑的人工智能系统模型的硬件基础 类互联网大脑的人工智能系统模型的功能实现 将机器学习，深度学习等人工智能算法应用到类互联网大 脑的人工智能系统模型中 用数据可视化技术作为交互界面，将服务器中的类互联网 大脑的人工智能系统模型运转情况用可视化方式呈现出来， 实验人员通过仿社交网络神经元账号进行操控。
中国脑计划颠覆性创新之路九
进化的方向问题，脑科学、互联网和人工智能联合突破达 尔文进化论局限
从脑科学，互联网和人工智能分别阐述生命的进化方向问 题
从脑的结构进化看生命的进化方向问题
.从互联网的结构进化看生命的进化方向问题
从人工智能发展的智力等级看生命的进化方向问题 知识和智慧的提升是生物进化的方向，全知全能是生物进 化的目标
中国脑计划颠覆性创新之路七
突破图灵测试局限，建立互联网，AI和大脑联合智商
互联网，人工智能和人类大脑的联合智商的提出背景 我们有可能借鉴对人类智力的研究方法对互联网大脑和因
为互联网而崛起的人工智能的智力问题进行研究，从而形 成互联网，人工智能和人类大脑的联合智商 。 进行互联网，人工智能和大脑的联合智商问题研究，也将 有非常重要的现实意义，这些意义包括帮助基于互联网大 数据的人工智能系统提高智能发展水平，发现进一步优化 和改良的方法；定量分析人工智能系统与人类测试对照组 的智力发展差异等。
7.互联网未来发展方向与互联网+
五、中国脑计划颠覆性创新之路五
用互联网从整体论角度破解大脑之谜 1、从整体论角度研究脑科学一直是薄弱环节 2、从互联网角度研究脑科学的理论基础 搜索引擎、维基百科、类ip地址、类路由器 3、6年以来用互联网破解大脑之谜的科学进展 4、互联网为代表的整体论与脑科学还原论的结合 A图是人类大脑全景图，B是由于客观原 因人类能 观察到的大脑功能结构，C是互联网进化中的结构， 那么通过研究和观察C，人类就可以从B推导出A的
互联网大脑大会确定 计划—设定方向
互联网大脑计划—设定基本路径
我们建议在中国启动互联网大脑计划， 其特点可以归纳为：“三个支点，两个目标，一个基础“。 三个支点是以互联网，人工智能，脑科学三个领域作为支点进行跨学科交叉研究。 两个目标是： 1）利用脑科学已有的研究成果预测互联网和人工智能未来发展趋势；
在具体实施路径上，我们建议充分利用互联网网络社群 讨论，智力众包，网络新媒体科技论文传播等科研创新 模式，以青年科学家为主要攻坚力量，面向世界科研人 员建立”互联网大脑计划云研究平台，力争用5到10年时 间，使得中国科学在互联网，脑科学，人工智能交叉领 域占领科学制高点。
2）利用互联网作为研究大脑的参照系，为揭开神经学科学难题建立一条新的科学路
相互影响，相互塑造，相互结合，相互促进的双巨系统交
叉关系。
四、本文从脑科学的角度对互联网，人工智能涌现出来的 近20多个概念进行梳理，试图寻找它们内在的潜藏关系， 并由此绘制了互联网沿着脑科学的路径如何进化到终点的 11幅示意图 1.物联网是互联网大脑的感觉神经系统萌芽 2.云计算是互联网大脑的中枢神经系统萌芽 3.大数据与人工智能的结合是互联网智能，智慧和意识产生的基础 4.工业4.0，工业互联网，无人机，智能驾驶，3D本质上是互联网运动神经系统的发育和萌芽， 5.社交网络是互联网大脑神经网络的基础，也是互联网商业竞争的核心 6.互联网时代的虚拟现实是互联网梦境系统的萌芽
径； 一个基础是以形成互联网神经学学科作为未来大脑计划的理论基础目标。
人脑计划历史回顾—欧美，日本等计划走了那些路，存在的什么缺陷； 为什么科学带来了前所未有的发展机会，各个国家大型公司都在搞人脑 科学-中国不能错失这个机会；
现在找到了突破口—即互联网+大脑 2、国脑计划颠覆性创新之路二欧美脑计划存在重大缺陷