2017年5月15日，亨利·马克拉姆（HenryMarkram）博士获得INNS Hebb奖。我真诚地祝贺他得奖。

亨利·马克拉姆是Blue Brain项目的主任。这是“一个超级计算项目，可以将哺乳动物大脑的组件建模到精确的细胞细节，并在3D模拟他们的活动。” 2013年，欧盟授予Henry Markram 13亿美元，进行他的人脑项目：建立人脑的模拟。

在接受Hebb奖后，马克拉姆博士做了个专题讲座。不幸地与他的2009年的TED讲座相似，这八年后他的2017讲座只是脑细胞活动可视化更令人印象深刻，但根本没有对大脑有任何值得提及的理论洞察。

在他的2009年TED讲座中，他一开始就说：“我们的任务是建立一个详细的，现实的人脑的计算机模型。”他提出了这个项目的三个重要理由：第一，“我们必须理解人的大脑”。第二，“我们不能永远做动物实验，我们必须将我们所有的数据和我们所有的知识体现在一个工作模型中......就像一个档案。”第三，“我们可以提出非常具体的治疗（精神）疾病的解决方案。”

在TED讲座中，马克拉姆博士提出了一个所谓的“大脑如何工作的理论”。“这个理论是：大脑创造和建立了关于宇宙的一个版本，并且将这个宇宙的版本投射到我们周围，就像泡沫一样。”这不是关于大脑如何工作的理论。根据我们的涌现图灵机理论和我们相应的大脑计算实验，马克拉姆对大脑的这个描述似乎是错误的。他的描述是符号性的，但是大脑不是符号性的。

在他的今年讲座结束后的交谈中，他告诉我，他作为生物学家理解了大脑如何工作。我感到失望的是，他对生物学无法理解大脑这个根本限制认识不足。

接着，我用我的笔记本计算机向他显示了我在前一天关于大脑涌现图灵机逻辑的IJCNN 2017教程用的一张图片（见图1）。在图片中，生物学，神经科学，心理学（包括认知科学），电气工程，计算机科学和数学等六个学科中的每一个都是一个盲人触摸着大脑这个“大象”。马克拉姆博士回答说，他的项目中有计算学科的研究人员。我告诉他，那些研究人员的研讨会是不够的：这些研究人员仍然是盲人，摸着大象的属于他自己的领域那一小片皮肤。

图1：这六个学科中的每一个对大脑都像盲人摸象一样。物理学也可以类似地包括在内。图像改编基于cartoonsmix.com。

作为给许多神经网络读者的出发点，我想指出当前深层卷积神经网络中的几个主要的计算缺陷。在IJCNN 2017会议上的AIML竞赛讨论会上，我在关于AIML 竞赛的演讲中用了一个题为“AIML 竞赛克服了生长网（及以后的ImageNet）的局限”的幻灯片解释：

• 蛮力扫描（例如从左到右，从上到下，从大到小）由通用的自主注意取代。没有主地图！

• 卷积只是传感性的，被传感运动的内部表示所取代了。不用最大汇集了！

• 基于图像分辨率的深度级连结构被自主地生成的传感运动的技能层次所取代。

• 生长网的传感Hebbian学习（不用ImageNet中的误差反方向传播）改为了最大似然意义上的最优的传感运动Hebbian学习。

马克拉姆博士的计算机模拟并没有解决任何关于了解“大脑如何工作”所必需的机理问题。

2017年5月21日