深度学习的反向传播这种基于全局求导的算法在生物上不太可能，这应该几乎是共识了吧。生物神经元的学习规则 spike-timing dependent plasticity (STDP) 是一种局部的、跟时间紧密相关的机制。说它跟深度学习的反向传播有本质的不同我不认为有什么不妥。任何了解STDP的人都有资格下这个论断。当然人工智能如果不走生物模拟的路线能否达到与人类只能匹敌的程度，那又是另外一个问题。
【 在 ilovecpp (cpp) 的大作中提到: 】
: 纠正一个事实错误。当前人工神经网络里面神经元的行为离“把单个或者少量神经细胞的行为非常成功地进行了计算机模拟”相去甚远，只能说受后者启发。单个神经元其实是非常复杂，远未被研究清楚的。一个线性变换和分段线性函数的组合完全不能称为对神经元的模拟。
: 然后，无论计算机，生物学还是心理学界，离理解人类智能还相差甚远。在完全不理解人类智能本质的现在，谁有资格断言人工智能本质和人类智能一样或不一样？
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