没有大脑的动物有哪些(没有大脑的生物叫什么)

导语：没有大脑的动物仍然能够“学习”！是的，你没看错

我们人类的大脑中有许多专门的结构，比如视觉信息处理、记忆处理及语言解读等功能区。而水母、海葵和珊瑚等生物没有大脑，但它们仍然可以形成联想记忆。

但如果这个生物没有大脑呢？显然，对于执行大部分行为，我们需要至少一定类型的中枢神经系统。但是有很多物种，比如水母、海葵和珊瑚等，它们拥有相对分散的神经网络，没有任何像大脑一样明显的结构。但是，这已经足够执行联想学习了，这是最常见的类别之一，与伊万·巴甫洛夫的实验有关。

巴甫洛夫效应

以巴甫洛夫的实验为例，他通过将一个特定的声音（比如铃铛声）与喂食这一事件联系在一起来训练狗。训练一段时间后，即使没有实际食物存在，这些狗也会在听到铃铛声时开始流口水。这是由于大脑中类似于“铃铛声与食物将相联”的神经回路形成，使得铃铛声成为了一个条件刺激，能够引起唾液分泌这一条件反应。这种通过条件刺激引起条件反应的现象被称为巴甫洛夫效应。

众多动物都可以进行联想学习，并且它可提供选择性进化的优势。联想学习就是通过多次重复某事件，使动物将其与与此事件无关的其他事物联系在一起而形成关联。

但是，这需要大脑吗？属于刺胞动物门的生物，从微小的水螅到巨大的水母都不具有我们所能识别的中枢大脑结构。相反，它们具有一种分散的神经元网络，常称为神经网络。显然，神经网能够协调整个身体的活动，我们可以看到水母通过节奏性收缩进行游泳。刺胞动物也能对环境刺激做出反应；部分刺胞动物也拥有类似眼睛的结构。因此，尽管神经网缺乏我们通常会在大脑中看到的专门结构，但它显然能够执行一些我们通常认为只有大脑才能完成的功能。

没有大脑的动物也能“学习”？

一组欧洲研究人员（Gaelle Botton-Amiot、Pedro Martinez和Simon Sprecher）对动物是否能够进行学习产生了兴趣，并发现这个问题很大程度上没有得到回答。虽然已经有一些论文暗示了某些刺胞动物可能能够形成稳定的联想记忆，但并没有对该问题进行严格的研究，也没有人跟进最初的工作。

水螅

他们进行的实验非常简单，因此研究论文很简洁明了。研究人员知道水螅能感知光线，尽管它们缺少眼睛结构。因此，他们将光线照射与一种令动物不快的感觉——即电击结合起来。单独的电击会导致动物收缩身体和缩回触手。暴露于光线下约20％的动物会做出相同的反应。但是，在一个小时的训练期内，动物一直重复接受光线和电击的结合，情况发生了明显改变。对光线的反应百分比降低了约一半，大约只有10％的动物会对光线作出反应。单独的电击引起了类似频率的反应。为了让动物产生一致的收缩反应，研究人员必须同时给予光线和电击刺激，这导致约70％的动物产生收缩反应（这比实验开始时看到的“强烈、快速、可逆缩回”要低，但此时动物已经持续接受电击超过一个小时，预计某种程度的适应已发生）。将光线与电击分开一分钟后会触发收缩反应，但频率较低（约30％）

因此，这种联想不是像巴甫洛夫的狗那样学习了一种关联使其能够对无关的刺激作出反应的机制。相反，在这里，动物学会将两种刺激解释为单个触发器，因此开始需要两种刺激才能作出反应。最近的研究结果还显示，在培养皿中无序排列的神经元也可以“学习”玩乒乓球游戏。这被解释为神经元本能地对它们将接收到的输入产生期望，并在这些输入不匹配时调整其行为。这种行为可以在不需要任何中央组织的情况下产生联想记忆。

神经网络与ChatGPT

最近几个月来格外大火，火上外太空的ChatGPT，就与神经网络有千丝万缕的联系。神经网络是机器学习中一类基于生物神经系统的数学模型，能够模拟人脑神经元的工作原理，从而实现对复杂问题的学习和处理。

ChatGPT是由OpenAI使用基于神经网络的自然语言处理技术开发而成的。具体来说，ChatGPT是基于GPT-3（Generative Pre-trained Transformer 3）模型训练出来的，而GPT-3模型本质上就是一种基于深度神经网络的模型。在ChatGPT中，神经网络被用于处理输入的自然语言文本，并生成符合语法和语义规则的响应。

因此，神经网络为ChatGPT提供了强大的语言理解和生成能力，使得ChatGPT能够以自然流畅的方式与用户进行交互。

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