问题解决过程中表象神经机制的研究

如今计算机已经充斥着我们生活的各个角落，极大的方便了我们的生活。它的计算速度、及准确性令我们人类望尘莫及。不可否认，在某些方面例如计算速度以及准确性等方面，计算机确实要远胜于我们人类，但是计算机超高的计算速度及其准确性是针对特定的有固定解决方法的问题，当计算机面对复杂的不可预知的环境以及自动学习新知识并用以解决问题时却远逊于人类。人脑的智能、学习以及解决问题的能力要远超于现阶段的计算机。人脑对新环境的认识，学习，推理，判断，问题解决等方面的特有天分吸引了大量的计算机领域的研究者，他们对人脑表现出了前所未有的兴趣，希望让计算机也拥有人类大脑般杰出的智能以开辟计算机时代新纪元。要想让计算机模仿人类智能，只知道人脑有什么智能优势是远远不够的，还需要知道人脑为什么有这些智能以及这些智能形成的神经机制是什么，然后才能将其应用到计算机。迄今为止，要想彻底解开人类大脑的秘密依然是自然科学所面临的重大挑战。问题解决是人类高级智能的具体表现，是人类思维最一般的的形式。探讨人脑如何进行问题解决是了解人脑智能本质的方法之一。而表象在问题解决、学习、思维、推理、判断等方面扮演着重要角色。对表象的研究将有助于研究者更深入的探究人脑在问题解决过程中的神经机制及信息加工过程。因此，表象过程在认知神经科学领域也是一项重要研究内容。