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脑科学中对“记忆”的描述如下：
记忆是将神经回路的动力学（dynamics）现象转化为一定规则，在突触重叠的空间中，根据读取的外部时空信息，形成一种内部信息表达的过程。
看到这种表述，恐怕一般的读者都会一头雾水，毫无头绪。简单来说，记忆的“真相”就是“新神经回路的形成”。
这里出现了一个名词——神经回路。有一种说法认为，人脑中存在 1000 亿个神经元（意外的是，我们现在仍然无法获知人脑中神经元的准确数字）。每一个神经元都通过“神经纤维”分别与其他一万个神经元相连，这种由神经元之间相互连接构成的系统就是“神经回路”。
我们可以把上述关系想象成如下情况，即众多住宅（神经元）通过密集的道路（神经纤维）相连，形成了城市（神经回路）。
与道路网密布的城市类似，脑也是由神经回路这种“网络”构造出来的。在神经回路这张网络上，“神经信号”来回奔走、传递，脑便是使用这种“神经信号”来处理信息的。这与计算机使用电信号进行运算的过程非常相似。
计算机由复杂的半导体回路构成。精巧的计算机程序，可以创造出电信号的“道路”。例如加法的计算，程序可以创造出“从这边出发向那边走，然后在某处拐弯”的进程。当电流按照程序设定的流程流动时，计算机就能得出加法运算的结果。
数据在电路中会被转化为单纯的数字信号，即用 1 和 0 来表示电荷的有无，并以这种形式来进行保存和读取。不只是加法，无论多么复杂的运算，甚至连声音、影像等信息，也都是基于有或无的二进制来处理的。实际上，人脑的记忆及其处理方式与此类似，使用的也是数字信号。
为了更容易理解，请大家将神经网络想象成一张方格纸，把神经纤维想象成方格纸上横竖排列的方格。如果我们在整张纸上画画或者写字，从远处能够看清方格纸上到底画了或写了什么，但是如果从近处看这张纸，能看到的就只有“涂满的方格”和“没有涂满的方格”而已。这就是二进制，人脑和计算机运行机制的共同点也正在于此。
