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World File Search System计算
脑计算
现代科学已经发展到这样一个地步：理解大脑的最佳方式就是进行计算。我们远不能预测个体行为，比如米开朗基罗雕刻圣母怜子图——尽管我们可以更多地谈论罗密欧向朱丽叶求爱——但要想最好地理解我们为什么会这样想，为什么会有这样的感觉，我们就会求助于计算。这并不是说我们永远能够准确地预测我们在任何情况下会做什么，但我们将能够越来越准确地预测我们可能做的事情。计算对人类的描述让我们感到不安，而其他学科则不会这样。我们不会因为他们为我们建立的模型而指责物理学家或化学家。计算之所以被单独挑出来，主要原因是它与无意识的机器人行为有关，这与人类丰富的情感和沉思完全相反。然而，这种联系是一种误解。诚然，传统机器人可以由计算机驱动，但计算有更深层次的东西要说，特别是关于大脑如何工作的一些令人震惊的东西要说。最终，理解人类特征（如语言、利他主义、情感和意识）的最佳方式可能是通过理解它们的计算杠杆作用。别担心，这种理解不会妨碍我们以通常的方式庆祝我们所有的人性。有了这些知识，我们仍然会爱上莎士比亚并阅读莎士比亚，就像知道椅子是由原子组成的并不妨碍舒适地坐下来的乐趣一样。不过，如果我们能利用这些知识来缓和我们更黑暗的过度行为，那就太好了。理解大脑的工作被描述为
进化计算
SCS5107 计算智能 计算智能：计算智能 (CI) 是一套受自然启发的计算方法和方法，用于解决现实世界应用中的复杂问题，而传统方法和方法对此无效或不可行。它主要包括模糊逻辑系统、神经网络和进化计算。此外，CI 还包含源自上述三种技术或围绕其中一种或多种技术的技术，例如群体智能和人工免疫系统，它们可以看作是进化计算的一部分。进化计算在计算机科学中，进化计算是人工智能（更具体地说是计算智能）的一个子领域，涉及组合优化问题。进化技术主要涉及元启发式优化算法，例如：进化算法（包括遗传算法、进化规划、进化策略和遗传规划）群体智能（包括蚁群优化和粒子群优化，以及较小程度的人工免疫系统、文化算法、差异进化、和谐搜索算法等。在人工智能中，进化算法 (EA) 是进化计算的一个子集，是一种基于种群的通用元启发式优化算法。EA 使用一些受生物进化启发的机制：繁殖、突变、重组和选择。优化问题的候选解决方案扮演着种群中个体的角色，适应度函数决定了解决方案“生存”的环境（另见成本函数）。在重复应用上述运算符后，种群就会进化。群体智能在计算智能领域有两种流行的群体启发方法：- 蚁群优化 (ACO)
计算癌症
后来几十年的实验有助于解释细胞机制如何发挥控制作用。其中一个关键因素是转录因子，即增强或抑制其他基因活性的蛋白质。单个细胞的基因调控网络比 Jacob 和 Monod 所用工具揭示的要复杂得多。人类基因组包含 20,000 个基因，其中估计有 1500 个产生转录因子。该系统创建了一个复杂的开关网络。Califano 认为，如果他能够识别癌症中的关键开关，他也许能够关闭驱动其生长的灾难性基因变化。但在 1986 年完成物理学家培训后，IBM 招募他领导计算机视觉和人工智能项目。IBM 工厂的建筑规范使 Califano 无法拥有实验室来追求他在生物学方面的兴趣。他于2000年离开，2003年到达哥伦比亚大学。到达的那天起，他就开始编写代码来解答癌症之谜。
量子计算
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计算生物学
在我们的系统生物学和代谢疾病计划中，我们在计算机模型中重建人类代谢。代谢在不同级别的研究和建模：细胞内途径，器官和组织之间的相互作用以及控制代谢的过程。，我们研究了葡萄糖和脂质在肝脏，肠道，肠道，脂肪组织和骨骼肌的能量代谢中的相互作用，以发现与肥胖症和不健康生活方式相关的慢性，心脏单代代谢疾病的疾病机制，例如代谢综合征和2型糖尿病。机器学习和计算统计的技术与人类代谢的动态模型及其多级调节相结合。实验性和/或患者衍生的数据与非线性微分方程模型相结合，用于发现疾病机制和开发个性化治疗方法。网络模型提供了一种强大的方法来分析大型且复杂的数据集，结合了来自遗传学，转录组学，蛋白质组学和元纤维组学与临床结果的数据。
计算方式
图灵机是计算机的典型例子，但还有其他计算机，例如类比计算、联结计算、量子计算和各种形式的非常规计算，每种计算都基于对计算现象的特定直觉。这种多样性可以用系统级别来捕捉，重新解释和概括纽厄尔的层次结构，其中包括最顶层的知识层和紧随其后的符号层。在这种重新解释中，知识层由人类知识组成，符号层被概括为一个新的层，这里称为计算模式。自然大脑执行的心理过程通常被非正式地认为是计算过程，大脑与计算机器相似。然而，如果自然计算确实存在，它应该有自己的特点。一个这样的提议是，自然计算是在生物实体首次进行解释时出现的，因此自然计算和解释是同一现象的两个方面，或者意识和经验是计算/解释的表现形式。与计算机器类似，在神经回路的顶部和知识层之下必须有一个系统层，这里称之为自然计算模式。如果事实证明这种假定的对象并不存在，那么应该放弃思维是一种计算过程的命题；但对它进行描述将伴随着解决意识的难题。
