研究大腦，需要從三種層次著手

大腦由神經元和突觸組成，因此從科學的角度，要瞭解大腦的運作，需要從神經元和突觸的層次著手?

神經科學家 David Marr: 不對喔。

試著從神經元來瞭解大腦的認知作用，就像試著只從羽毛來瞭解鳥類如何飛行，這是行不通的。

要瞭解鳥類如何飛行，需要先瞭解空氣動力學，如此才能瞭解羽毛結構及翅膀形狀的意義。

大腦是一種運算機器，任何進行資訊處理的運算機器，需要從三種層次來理解：

1. 計算理論 (computational theory)

計算的目標是什麼?

舉例來說，色彩視覺可以讓人類快速辨認出物體。

例如在綠色草叢中辨認出紅色果實. 如果只有單色視覺, 需要花較長的時間才能找到。

色彩視覺可以讓人類快速辨認出物體的特性。

例如分辨還沒成熟和已經成熟可以食用的香蕉. 如果只有單色視覺, 是難以區分的。

2. 表徵和演算法 (representation and algorithm)

輸入和輸出的表徵是什麼? 從輸入轉變為輸出的演算法是什麼?

以色彩視覺來說，真實世界的情況是光源 (L) 打到物體 (R)，反射後進入眼睛 (I)。

色彩視覺的輸入是 I，輸出是 R。

因為單純從 I，並不足以推論出 R，大腦會透過一些 heuristics 來推論 L 及 R。

也因此在某些情況會產生色彩錯覺。

3. 硬體實現 (hardware implementation)

表徵和演算法的硬體實現是什麼?

以色彩視覺為例，包含角膜、視網膜、視覺皮質...。

參考資料

MIT 9.11 The Human Brain (by Nancy Kanwisher): 1.2 - How Can We Study the Human Mind and Brain? Marr’s Level’s of Analysis