“人腦能創造11維結構”是瑞士的研究機構藍腦（Blue Brain）的一個研究結論，藍腦（Blue Brain）研究所主要目標是建立一個由超級計算機驅動的人腦模型。
這篇短文主要是由《崛起的超級智能》作者，計算機博士劉鋒和浙江大學張宏綱教授的討論觀點構成，是對像藍腦項目這樣專注研究腦結構的項目，是否能夠解開智能和意識之謎進行的探討。
崛起的超級智能》作者，計算機博士劉鋒的觀點和意見：
有很多專家將智能和腦的關係與飛行與翅膀的關係進行了對比。的確它們有很多相同的地方，某種意義，今天的人類正處於發現智能領域的空氣動力學前夜。
如同研究飛行，無論通過顯微鏡還是解剖，對翅膀進行多麼詳細的研究，也無法真正的解開飛行的基本原理一樣。
· 因此無論我們多麼精細的瞭解人腦的結構，也很可能同樣無法解開智能和意識的產生原因，只專注與大腦功能和結構，這個研究方向很可能並不正確，就像瑞士藍腦項目所做的那樣，
要解開智能和意識之謎，要基於腦的結構，但又需要跳出腦的結構，因為還缺乏腦之外的某些關鍵因素，如同要解開飛行之謎，要基於翅膀，又要跳出翅膀一樣。
不同生物的翅膀，會體現出不同的飛行方式和飛行的速度，不同的翅膀結構可以決定不同形式的飛行，但從空氣動力學看，只研究翅膀結構，無法解開飛行的基本原理。。。，腦與智能和意識的關係，目前也處於這種困境。
我們知道人類、動物和AI系統在智能和意識上表現是不同的，但他們在基本的原理上應該是一致的，只是程度或強度不同，但我們還沒有找到這種基礎的原理，因為無法清晰的分清他們的區別，也無法真正的理解智能和意識到底是什麼，所以說，今日人工智能的熱潮並不能代表人工智能已經是成熟的學科
浙江大學張宏綱教授觀點：
腦的結構可以決定意識，包括智能的湧現，這在代數拓撲上就是躍遷與相變……，人（包括靈長類動物）的意識與其他動物（牛、羊、犬等）的意識不一樣，因為腦結構不一樣。
所以這是現代人工智能的最大缺陷，應該回歸大腦，下一代具有顛覆性的新人工智能及算法一定是基於腦結構、腦啟發的，大腦的科學研究本身就是包括數學，拓撲、自然梯度、進化等等構成……
其中關於進化如何用數學表達的問題，其實進化要向“自由能”低的方向進化，“自由能”的熵表達，統計物理學中已有清晰算式。
引用近期Nature期刊有關論文核心觀點：
（1）“…也就是說，通過反思當前的研究方式能夠發現，我們現在關於深度學習的研究從出發點的側重似乎就搞錯了，先天架構比後天訓練重要得多。”
（2）“…這表明神經網絡佈線/拓撲和網絡架構應是人工智能學習系統中的優化目標。而傳統的人工神經網絡很大程度上忽略了網絡架構/拓撲的細節。”
（3）“…目前，人工神經網絡僅利用了其中一小部分可能的網絡架構，還有待發現更強大的、受大腦皮層啟發的架構。”
轉《科學家發現證據表明人腦能創造11維結構》
時間回到2017年，那時神經科學家使用數學的一個經典分支用新的方式探索了人腦的結構。
他們發現我們的人腦充滿著多維度的幾何結構，這些幾何結構在多達11個維度中運行。
此前，我們認為世界是三維的，所以這個發現聽起來有一點玩笑的意味，但這一研究的結果成為了理解人腦這一我們目前所知的最複雜結構的構造的重要一步。
藍腦（Blue Brain）是一家來自瑞士的研究機構，其主要貢獻是建立一個由超級計算機驅動的人腦模型。
該團隊使用了一個名為代數拓撲的數學分支，這一分支主要是用來描述物質的屬性和空間，並且無論物體的形狀發生什麼變化，描述都會保持客觀，不受影響。
研究人員發現一組神經元會和不同的“派系”發生聯繫，而屬於同一“派系”的神經元會決定 “派系”的大小，並且把“派系”變成高維度的幾何構造，這裡的“維度”是一個數學概念，而不是時空概念。
瑞士EPFL 研究所主要研究人員，神經科學家Henry Markram表示：“我們發現了一個自己從未想象過的世界。”
“即使只探索我們大腦的一小部分，我們都能找到數以千萬計的高維度構造，它們是七維的，而且在有些神經網絡中，我們甚至找到了十一維的結構。”
需要聲明的是，這裡所指的維度並不是大眾所認為的空間維度，我們的宇宙在空間上而言是三維的，此外還有一個時間維度。這裡所指的維度表示的是研究人員看待神經元派系的方式，而這種方式又決定了神經元之間的聯繫到底有多緊密。
在2017年發表的一篇文章中，研究人員解釋道：“神經元網絡通常基於完全相連的神經節點群組進行分析，這種完全相連的神經節點群組就是派系。一個派系中神經元的數量決定了派系的大小，或者，更正式地說，神經元的數量就決定了派系的維度。”
根據估算，人腦中的神經元數量達到了驚人的860億個， 並且每個細胞都會形成連接網絡，與每一個可能的方向發生連接。這麼做形成的巨大細胞網絡讓我們有了思考能力和對事物的覺察。
大腦中發生的連接與合作是如此地數量龐大，這也難怪我們至今還沒有徹底探明人腦的神經網絡是如何運行的。
但是研究團隊構建的數學框架讓我們向某一日研發出數字人腦模型的目標又靠近了一步。
為了進行數學測試，研究部團隊使用了由藍腦團隊在2015年發佈的新大腦皮質的細節模型。
新大腦皮質被看作是人腦最新進化出來的部分，管控著認知和感官知覺等人類的高級功能。
在研發了新大腦皮層的數學框架，並且在虛擬刺激裝置上進行實驗之後，研究團隊確定了實驗在大鼠的腦組織上所產生的結果。
根據研究把人員的說法，代數拓撲理論為識別神經網絡中的細節提供了工具。這種細節的識別涉及對個體神經元的近距離觀察以及將人腦作為一個更大規模的整體結構進行研究這兩個方面。
將兩方面的結果綜合考慮後，研究人員就能夠識別人腦中高維度的幾何結構。這種結構是由緊密連接的神經元（派系）和期間的空隙空間（腔體）構成的。
研究團隊寫道：“我們發現了大量不同種類高維度派系和腔體。它們有的是人工合成的，有的是生物自發形成的。而在此之前，我們在神經網絡中並沒有發現這些東西。
研究團隊中的來自EPFL的數學家Kathryn Hess認為，代數拓撲既是望遠鏡又是顯微鏡。
“代數拓撲既可以放大神經網絡，像從一片森林裡找出一棵樹一樣幫助我們找到隱藏的結構，同時還能幫我們看見空餘的空間。”
這些空的腔體對於大腦的功能而言非常重要，當研究人員給予模擬人腦組織一些刺激的時候，它們發現神經元會用一種非常有條理的方式對刺激做出反應。
團隊研究研究人員，蘇格蘭阿伯丁大學數學家Ran Levi說：“這就好像是我們的人腦用多維度磚塊建造塔體然後將塔體夷為平地的方式對刺激做出反應。首先建造一根杆（一維），然後建造木板（二維），接著建造塊狀物（三維），當然我們還可以建造四維和五維的更加複雜的幾何體。”
“在這個過程中，大腦的活躍程度就好像是建造一個多維度的沙堡，隨著活躍程度的逐漸降低，沙堡又漸漸解體。”
實驗結果為展現了一幅精妙的圖景，告訴我們大腦究竟是怎樣處理信息的。研究人員同時指出，我們還不確定到底是什麼讓神經元派系和腔體標稱了它們現在的樣子。
並且，研究人員需要進行更多的研究來探究這些多維度的幾何體是怎樣形成的，以及它們和多種複雜的認知任務有什麼關係
《崛起的超級智能》一書主要闡述當今天人類為人工智能的春天到來而興奮，為人工智能是否超越人類而恐慌的時候，一個更為龐大、遠超人類預期的智能形態正在崛起，種種跡象表明50年來，互聯網正在從網狀結構進化成為類腦模型，數十億人類智慧與數百億機器智能通過互聯網大腦結構，正在形成自然界前所未有的超級智能形式。這個新的超級智能的崛起正在對人類的科技，產業、經濟，軍事，國家競爭產生重要而深遠的影響。
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