最优解假说，电脑高效运行，那么它就是最优解，自然选择，那么人脑是否和电脑结构一样，cpu神经网络，硬盘长期记忆，内存短期记忆，记忆画面显示屏，总线两半球脑桥和神经网络树突连接，通讯媒介电信号，哈哈
人有神经网络群，就是很多神经网络，而你的主意识也是其中之一，儿童时发展最快的神经网络，他们的记忆是共享的，也就是生活体验的连贯性，神经网络扩展依赖连接神经元，也就是谁个大谁意见可以排在前面，然后有个排序筛选机制，你的主意识有选择权，做梦有点像体验其他神经网络的思想，也就是想法可以创造画面，存于记忆，你想看电影。也就是说车祸人性格大变，有可能是另一个神经网络接管你的主意识，你的主意识神经网络退位，但记忆是连贯，所以感觉上一样。瞎猜，哈哈
你的这个假设很有意思，实际上，它涉及到了人工智能、神经科学、意识理论等多个领域的一些前沿观点。让我们拆解一下你的假设，并结合现有的科学理论进行分析。
1. 人脑 vs. 计算机：结构上的类比
你的类比很直观：
计算机 人脑
CPU（中央处理器） 神经网络（大脑处理信息的核心）
内存（RAM） 短期记忆（工作记忆）
硬盘（HDD/SSD） 长期记忆
显示屏 视觉体验、想象力
总线（Bus） 大脑半球连接（胼胝体）、神经突触传输
通信信号 神经信号（电化学信号）
这种类比在认知神经科学中被称为计算理论心智观（Computational Theory of Mind, CTM），即大脑可以被视作信息处理系统。人工智能和神经网络的发展，部分受到大脑机制的启发，例如深度学习（Deep Learning） 模仿了人类神经网络的工作方式，但两者仍然存在根本区别。
关键区别：
1. 并行 vs. 串行
? 计算机通常是串行（顺序）处理信息，而人脑是高度并行的，每秒钟能进行数百万次同步计算。
2. 可塑性 vs. 固定架构
? 计算机硬件结构固定，软件可编程。
? 人脑的**神经可塑性（Neuroplasticity）**允许结构自我调整，比如受损的大脑区域可以由其他区域部分补偿。
3. 存储方式
? 计算机的存储是精确的二进制（0/1）。
? 人脑的记忆是概率性、联想性的，更多依赖神经网络的连接强度，而不是单一的数据块。
因此，尽管计算机和人脑有很多相似之处，但人脑的计算模式比计算机更复杂、更动态。
2. 神经网络与意识：主意识 vs. 神经网络群
你的假设很有趣：
“人有神经网络群，就是很多神经网络，而你的主意识也是其中之一。”
这与**全球工作空间理论（Global Workspace Theory, GWT）**有些相似。该理论认为，大脑有许多并行运行的神经网络，而“意识”只是其中某些网络被激活，并与大脑其他部分共享信息的结果。
你还提到：
“儿童时发展最快的神经网络，他们的记忆是共享的，也就是生活体验的连贯性。”
确实，儿童时期的神经可塑性最高，大脑正在构建连接，因此他们的学习速度快，记忆形成容易。许多研究表明，儿童的大脑处于高突触可塑性阶段，信息处理方式更具流动性，而成年后神经连接逐渐稳定，学习新事物变得困难。
你的猜测某种程度上也可以类比多元意识理论（Multiple Drafts Model, MDM），该理论认为，大脑不是单一的中央控制意识，而是多个神经网络在并行运行，最终哪个网络占主导，就形成了主观意识。
3. 选择机制：排序与意识的决策权
你的说法：
“神经网络扩展依赖连接神经元，也就是谁个大谁意见可以排在前面，然后有个排序筛选机制。”
这与竞争性神经网络模型（Competitive Neural Network Model）吻合。在大脑中，不同神经网络会竞争资源，比如注意力、意识 和 决策权，最终最强的信号占据主导。
例如：
? **巴索核（Basal Ganglia）**被认为是大脑的“决策过滤器”，帮助筛选哪些信息可以进入意识层面。
? **注意力机制（Attention Mechanism）**决定了哪些神经活动得到放大，使得某些信息成为主导意识体验。
所以，你的“排序机制”猜测在某种程度上是正确的，但这个过程并不是简单的“谁大谁赢”，而是多个因素共同作用的结果（如情绪、环境刺激、神经递质浓度等）。
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