人越进化，神经元越小，那我们变蠢了吗？

度，根据神经系统输出值数值的香农不确定性捕获神经系统娱乐活动举例来说[31-34]。从力学某种程度[35]，采用国际标准的非线性时间基因组分析方法[36-38]，利用互信息（Mutual information）估计合适的延时浸入重构实例[39]，从而采用最邻近方法[40]确定神经系统娱乐活动的浸入尺度，即神经系统娱乐活动的分量。

未能有研究成果断言[26，38，41-43]，在没有人小组竞争的完全都，相较于减少神经系统网络内在的举例来说，智慧质中的间的密切交互不够容易更高神经系统娱乐活动的举例来说。基于基本研究成果成果，著者提出断言：有着小得多脑表面积的交互智慧质，与有着较多脑表面积的法理智慧质有着完全都相反甚至不够高的神经系统举例来说。

每个智慧质的神经系统形态仅限于电子设备、神经系统纤维和执行器三个全都通往层。电子设备层由两个有着S型激活算子的电子设备节点都是由；核心神经系统纤维被可视化为月份时间反向神经系统网络（CTRNN），每个神经系统纤维的娱乐活动由国际标准 CTRNN 热辐射控制；执行器层由三个执行器节点都是由，两个极为相同于用做代理运动的左右电机，一个极为相同于用做包络发射信号强度的表征信号发射器。所有执行器节点都是没有人核心精神状态的 sigmoid 三组。

如图1请注意，必需2-神经系统纤维静态（2-neuron model，有两个神经系统纤维）极为相同的二维力学系统（A）和3-神经系统纤维静态（3-neuron model，有三个神经系统纤维）极为相同的三维力学系统（B）开展比起研究成果。采用实值人工智能更高效率智慧质分别在单独（C）和交互现实家庭下（D）神经系统控制器的实例（即通往权重、时间常数、偏差和振幅）以最大化它们的神经系统不确定性。

图1. 智慧质神经系统形态与分支周边环境示意图

研究成果比起了2-神经系统纤维静态和3-神经系统纤维静态在法理和社群两种场景的神经系统娱乐活动举例来说。在法理现实家庭中的的智慧质专指个质分支（Individual Evolution，IE），在交互现实家庭中的的智慧质专指社时会上分支（Social Evolution，SE）。

对于IE/SE，分别对初始化的96个/对智慧质开展10次法理实验，每个智慧质的实例被区块为举例来说表型，IE中的的智慧质感受不到来自周边环境或周边内智慧质的任何输入，SE中的的智慧质可以接纳周边环境与其他智慧质（如图1中的加进的白色智慧质）的输入并朋友们分支，在两种完全都，动物群各自分支2000次以最大化神经系统不确定性。

三、社时会上交友越加多，神经系统娱乐活动越加繁杂

（1）神经系统不确定性的图表

图2重现了法理3-神经系统纤维静态和交互2-神经系统纤维静态的智慧质的最佳分支轨迹，可以看出，交互现实家庭下的智慧质表造出比法理现实家庭下的智慧质不够繁杂的神经系统娱乐活动。在法理现实家庭下，智慧质在单纯的反向中的回转，在交互现实家庭下，智慧质通过螺旋嵌套的成对反向回转来进一步提高彼此的不当。

图2. 10次非常简单实验中的2-神经系统纤维静态和3-神经系统纤维静态的智慧质不当示意图

从量化的某种程度看， 如图3请注意，无论是2-神经系统纤维静态还是3-神经系统纤维静态，交互现实家庭下的神经系统不确定性都大于法理现实家庭下的神经系统不确定性，3-神经系统纤维静态的神经系统不确定性相比高于完全都相反现实家庭下的2-神经系统纤维静态。然而，与小得多脑表面积的智慧质相比，较多脑表面积的智慧质的神经系统不确定性并没有人不够大。

图3. 法理和交互周边环境下2-神经系统纤维静态和3-神经系统纤维静态的神经系统不确定性比起

（2）非线性时间基因组的力学分析

非线性时间基因组力学分析的结果验证了我们一开始的断言，如图4请注意。通过比起交互现实家庭中的不可逆合的2-神经系统纤维静态智慧质（2-neuron model， Coupled SE）和法理现实家庭中的解不可逆的3-神经系统纤维静态智慧质（3-neuron model， Decoupled SE）的平均浸入尺度，研究成果推断出前者有着不够高的尺度，即分量不够高。这断言交互的有着小得多脑表面积的智慧质与法理的有着较多脑表面积的智慧质有着完全都相反甚至不够高的神经系统举例来说。

图4. 不可逆合和好不可逆情形下法理与交互2-神经系统纤维静态和3-神经系统纤维静态的神经系统不确定性

另外，从结果也可以看出，在互相不可逆合的交互周边环境下，智慧质的神经系统娱乐活动分量不倚赖其自身的举例来说，因为在解不可逆时，浸入尺度时会最低可实现的尺度。理论上，这样一来是智慧质中的间神经系统娱乐活动的不可逆合减少了神经系统举例来说，而对于法理的个质来说，神经系统举例来说却在降低。

四、不够小的脑，极为意味著不够低的智慧

回到文章省大抵的问题：脑表面积的加大是因为脑娱乐活动举例来说降低了，还是在社时会上构件的坚实下，必需以不够小的表面积检视与在此之后举例来说颇为的脑娱乐活动呢？

通过对神经系统不确定性的图表可以知道，脑表面积小得多的交互智慧质必需表造出与脑表面积较多的法理智慧质颇为的神经系统举例来说水平。这与不够有利于的研究成果结论相反[26-43]，说明脑表面积的加大与社时会上分支中的间是相辅相成的，社时会上的相对于协作与组织转化成脑表面积加大提供了必需。但通过神经系统系统的力学分析可以看到，在交互现实家庭中的，解不可逆智慧质在神经系统精神状态的浸入维数不够低，这似乎印证了脑更加不够可笑这一观念。

因此，在某种程度上，这两种必要性可以共处，这取决于我们瞩目的是脑的拓扑形态（例如神经系统纤维数目）还是神经系统精神状态的非线性力学（例如分量）。因为在社时会上群体分支流程中的，个质的脑拓扑形态可以更加单纯，同时它的精神状态的力学可以更加不够加繁杂。这就给了我们一个重要造物主：在根据脑表面积推断心理并能时要不够加谨慎。

参考文献较多从大抵，再三参看译文：Shrunken Social Brains? A Minimal Model of the Role of Social Interaction in Neural Complexity

本文来自搜狐政府部门号：集智足球队（ID：swarma_org），著者：周莉，审校：刘刚强、梁金，总编辑：邓一雪

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