《计算机与人脑》这部书，实际是冯诺依曼为耶鲁大学西利曼讲座准备的讲稿。讲演本来是要在1956年春天举行的，但是这位科学大师在1955年10月被查出患有癌症，就没有去演讲，讲稿也没写完。但现存的这两部分内容，已经成为了经典。
按照书中的导读，冯诺依曼基于几个核心问题如大脑如何工作、机器是否有思维等的主要思想，有如下几个方面：
1、给研究像生物体以及神经网络这种复杂的对象提供了一种全新的研究方法
冯诺依曼实际是个数学家，不过他在现代计算机、博弈论、核武器和生化武器等诸多领域内有杰出建树的最伟大的科学全才之一，被后人称为“计算机之父”和“博弈论之父”。他提出的观点，“本书是从数学家的角度去理解神经系统的一个探讨”。这不同于从物理学或者生物学角度来研究这种复杂对象。他则是利用计算机，用数学模型来应对这种复杂的生命现象，看看是否合适。如果合适，就能有所对比，从而让我们对研究的生命现象有所认知（但也可能完全是不同的实现？）。
我们也来看下，1955年计算机发展到什么程度。
1946年，第一台计算机ENIAC（庞然大物）诞生了。经过了十年的发展，第一台磁心大型计算机IBM705建设完成。我对于IBM700系列的性能比较好奇，但我没查到相关信息，不过IBM704是第一款采用 FORTRAN 编程语言的机器。由此可见，IBM700系列已经走上了现代计算机之列，FORTRAN 也算是高级语言，它是1954年创作的，算是最早的一批高级语言了（即便是现在我们用来实现底层的C语言，都是1972年的产物了）。
所以，从这些信息可见，冯诺依曼的思想是很超前的。当时虽然计算机开始懵懂的走上历史舞台，从只能1秒运算5000次的庞然大物，到达了能够使用高级语言编程的能力，但是离现代计算机的路还很远。冯诺依曼已经意识到了计算机的价值，也想到了用计算机去模拟人脑，但用的是数学模型而非完全去复制一个大脑（这个思想很好，很高）。也正是有着这样的超前思考者，后人才得以踩着巨人的肩膀而上。
2、模拟方法与数字方法
冯诺依曼提出了模拟计算机与数字计算机的思路。模拟计算机是不求计算精度，使用模拟电路等方式达成，在50年代那会儿和数字计算机不相上下，但现在随着集成电路等发展，已经消失不见了。但是，生物的神经网络肯定不是数字实现而是模拟实现，它的运算速度不行但是并行能力很强，不像数字计算机主要靠运算速度快，模拟生物神经网络反而不如生物的实际效果。
冯诺依曼这样的思路，也导出了另一种实现方式，就是混合方式。神经网络实际上就是一种混合方式，只是现在用的是数字方式来实现。在处理计算时，神经网络普遍使用了反向传播，而反向传播并不是精准解出微分方程的做法，而是通过梯度下降，用一种逐步逼近局部最小值的方式来完成运算（感觉是不是有点凑合着就行的处理方式？）
3、大脑的混合结构
这点其实跟上一条比较类似，也就是说大脑实际是一个自然演进产生的混合体，既有数字特点，又有模拟特点。大脑这样的实现的特点和计算机的实现的特点有着非常大的区别，大脑的并行能力很强，构成了一个非常强的复杂系统，而计算机虽然元器件众多，现在已经远远超出了当年冯诺依曼接触到的量级，但是整体能力却不如大自然的产物。从根本上说，现代计算机还是串行的方式（分布式倒是一个逐步走向并行的方式，但就单台计算机来说，基本就是串行，靠线程切换等来实现所谓的并行效果）。
4、大脑的信息加工
在这里，冯诺依曼提出了计算深度的问题。由于这部分是导读（实际就是编者写的），所以讲到的很多细节以及描述也是基于编者的理解。里面提到了计算深度，在我理解有点像套娃的层次深度。数字计算机实际是擅长干这个的，它能够相对精确的计算，但很显然生物的神经网络并不擅长干这个。冯诺依曼提出的，是神经网络用了一种基于统计的方法实现。虽然算术的准确性较低，却可以通过统计方法提高逻辑的可靠程度。
他最终得出一个结论：人脑的语言不是数学的语言。他指出有两种语言方式，一种是指令的通信（逻辑），另一种是数字的通信（算术）。前者是语言的叙述，而后者是数学的叙述。
然后，这位大师就将其升华到了哲学层面：
1）语言在很大程度上只是历史的事件
2）逻辑与数学也同样是历史的、偶然的表达形式
3）中央神经系统中的逻辑和数学，当我们把它作为语言来看时，它一定在结构上和我们日常经验中的语言有着本质的不同
4）这里所说的神经系统的语言，可能相当于我们前面讲过的短码，而不是相当于完全码
品，仔细品。品的过程你像是看到了朦朦胧胧的一层雾中展示出的天上宫阙，但也有可能只是海市蜃楼。
但大概有种意思是，神经系统里的实现，和表象的实现，有着本质的区别，也可以说是一种转码（或者也不能叫做转码，而是完全不同的两组编码）。这和现代心理学里对于信息通过各种感觉采集系统经过神经系统的处理再到大脑的存储，有着诸多的共通点。
但要知道，冯诺依曼已经是作古了将近70年的大师了。他的思想多么超前啊。
