第一篇大脑漫游：
以网络的观点来以新角度解读大脑的运行，理解记忆，情感，思考，大脑功能区的分化等等。其底层都是神经元的网络联系，如突触树突的生长和关系形成。
以一定的实验技术来对特定的量进行观察，然后收集数据，构建一定的相关性联系，如fMRI对大脑的工作时的测量。
特殊个体，即边界的过程有助于我们理解整体情况，因为我们可以以此为界限，排除大多数不可能的情况，在其分布的内部构建相关关系。参考我们的各种基因敲除小鼠，我们可以对大脑损伤的个体的过程来理解大脑的网络层次的运行机制。有时候，这种新性质的涌现是网络多层次竞争博弈达成的均衡。如微电流在手术时的使用可以施加等价的处理，即比较宏观的神经元运动，这是一种高维的处理（一般情况不会形成，但可以通过外界的电流来施加等价处理）。而且磁场的特定形式的组合可以因此特定的感觉，这是一种选择性表达的序列。
想象和现实的等价联系，即我们可以通过一定的神经激活来模拟现实具体情境会引发的大脑反应，即脑机接口技术。
感觉等等是基于大脑大量级的神经元相互联系形成的结构的性质涌现，理论上大脑的神经元联系可以构建各种类型的联系，当然这种路径形成是有限的，我们有一定的机制保证其不会随机组合，而是形成有意义的模式。这是因为随机提供动力，而有序形成力量
因此爱情这些我们社会层次认可的情感也可以解构为各种神经递质的释放、各种多肽荷尔蒙的释放和各种酶的分解。而且各种可能的精神疾病也可以依照相似的思路来理解，甚至做出可能的处理。个人的观点，精神也是一种高维结构，是基于神经元的选择性组合的结果（物理化学等等层次的综合作用的往上遍历形成的高维结构，即心灵）。网络的层次相似性可以以网络的分形结构来解释。多层次的耦合形成最终高维结构。多层次的信息交流，即四肢不断反馈信息，而大脑这个高维结构能够施加影响。
网络的模块化，即各种功能区的分化。这是基于大脑的协同，特定的作用如辨识能力是特定的大脑模块的组合形成的模式识别能力。这种多行为多区域的对应就是马尔科夫序列解释的概率网络，即特定行为与多区域相关，但大脑区域也与不同行为相关。其具有一定的概率对应分布，可以找到一定的不动点。
信息的等价性转换是我们正常的大脑功能之一，这是网络的稳定性的体现，毕竟信息需要多重确定，如果不能形成这种竞争博弈的关系，可以制造出一定的等价性信息来维持这种博弈的机制。幻肢症就是这种人体网络的等价关系构建的例证。大脑缺乏来自机体的反馈，于是就等价转换为释放更强的刺激来支配肢体，但肢体已经不存在了，于是就产生这种幻觉。但对于大脑来说，幻觉与现实其实就如同健康状态和疾病状态一样，都是等价的，只是基于高维结构的不同降维表达。本质上幻肢症是一种不协调，大脑的其他层次还是根据原有结构运行，但这种反馈结构已经破缺了，即大脑原来就有对应于不同区域的结构，需要接受来自特定区域的神经反射来协调（视为博弈），如果不能形成最终耦合结构就可能由于形成耦合结构的倾向形成其他的病理情况，即大脑会重组，可能把脸部的信息视为这种结构的输入。幻肢症就在一定程度证明感觉是一定的数据环路结构不断遍历形成的高维结构。
多层次的协调、分子、基因、蛋白、细胞、组织、器官等等层次形成的高维结构才能解释神经层次遍历形成的大脑活动。模式识别就是这些复杂数据形成的复杂关系的寻找，其相互作用作用就是特定的模式形成，这种特定的组合形式决定每个人独特性，而这种必然的组合机制使得我们能够形成大同小异的大脑结构。这种底层的改变可能以一定程度影响我们高维层次，如脑细胞的死亡会在一定程度上改变性格。这种选择性表达可能造成艺术家如梵高的大脑异常带来对世界的全新认识。
大脑的不同模块的选择性组合可能会有不同的高维结构形成，但只是概率性的。不存在创造力的神经环路，只有环路之间的相互作用，竞争博弈形成的高维结构涌现的性质就是各种概念如创造力等等。组合形式才是高维结构，能够与各种我们真正的情感、思考等等构建一定的对应，可以说这种组合的形式/信息才是决定我们独特性的对象。
宗教源于疯狂。杰出也是。
第二篇情感
情感也是一种基于神经元环路形成的高维结构。其变化也会其产生的机制，即组合相关。的模式形成。表情是一种不动点，不同地方的人们能够以相似的表情表现情感。
理论上各种可能对大脑产生影响的处理是多层次的，即外伤、药物等等之间产生的物理损伤，还包括经历可能产生的损伤，因为各种神经元激活模式也是基于一定的生理活动的。这可以参见各种心理损伤后的应激行为，其都是有一定的大脑器质性的改变，如应激障碍。这可能与记忆的机制相关，即大脑会形成一定的模式，而特定的模式形成是之后各种可能情况发生的基础。这种模式形成是特定的博弈的均衡。
记忆决定我们是什么。这是一种基于经验的局部最优逼近整体最优的测量，毕竟按照原来的办法可能使得我们持续生活下去。可以以贝叶斯公式计算的形式来理解。而与之衍生的概念，经验，也是我们模式识别的重要依据，本质上是对多种情况进行统计分析。
情绪是多层次的综合作用，不仅仅有大脑的神经活动，还有机体的肌肉血管骨骼得到响应。当然，大脑的变化是最本征的不动点。
情感与思考的相互作用是相互耦合的，即情绪不仅仅是爬虫时代发育的脑干等等部位相关，其还与接下来不断发展的大脑边缘系统和大脑皮质构建交互的作用，即最后会演化为多层次的综合作用。当然，这些部位的作用程度也是有一定的分布的。这可以通过一定的情绪研究来发现情感与思考的关系。
认知能力的提高，对更高维度的认识，对于抽象的概念的识别。
有限的区域更加的不动点式的对应，即有限的情绪才有比较确定的大脑区域。如恐惧和杏仁核的对应。
多层次的竞争博弈，我们需要达成最后的均衡：脑部引起恐惧来生存，但过度恐惧可能造成不良影响。
情感的本征，各种分子网络，其中特定的荷尔蒙可能是其中的不动点。如催产素与爱情相关。服用药物产生的影响可能是对其中的高维网络产生一定的影响。感知对于可能产生的各种反应有直接的作用，因为对于已知和未知，我们会使用不同的机制来反应。于是我们知道情绪是多层次耦合的综合作用，不仅仅与我们的分子网络的改变，还与个体的认知相关。对于这种多神经环路的选择性组合和表达的理论，我们需要实验来证明。
第三篇人类思考机制
思考，做梦。
特定模式的识别是大脑的高维结构的体现，包括视觉听觉嗅觉等等感觉的形成。对大规模的数据收集和处理，这对大脑的处理运算能力提出很高的要求。当然，这种处理不是想要重新构建底层然后再不断升维遍历，而是利用大脑已有的模块，然后如同程序一样地进行调用，从而最终起到高维的模式识别作用。
这种小模块的形成就是比较确定式的识别，如同红绿蓝的三基色能够作为基底通过选择性表达对空间的每一个点进行遍历，大脑也有这些诊断特定变化的机制，如嗅觉就有特定的受体来识别特定的气体分子，而且在这个基础上还有特定的组合来选择性表达。
这种模式识别是一种低概率的序列组合的的大概率识别，这是一种有序的组织形式，存在高维的机制使得其能够组织不同模块的信息，并且以比较确定的形式组合起来，即我们的各种平常的认知。这需要我们快速识别特定的不动点，即高维的模式（如概率矩阵，这是通过底层的信息收集实现的）。这种识别系统是理解世界的约定俗成的方式，解读和事实的存在是不同层次的，知识和信息的连接可能由于不同原因割据开来。
注意力资源的有限，这是大脑多层次的处理信息的自然分化。基于以往经验可以极大地节约这种资源。这也是我们为什么会出现各种错觉的原因，我们通过调用以往的经验可以处理大多数的正常情况，而一旦来到不同的环境，我们需要新的警惕机制。根据记忆推测知识，这说明其可能是分离的。
多层次的组合的关键在于关键序列的识别，这是一种最优解的求解问题，这种最优解就对应于一定的模式，对应于特定的感觉等等高维结构。
第四篇社会形成
社会、文明是基于个体之间协作形成的高维结构，是大规模试错涌现的有意义的路径，其能够利用每个个体的力量，如微积分的无穷小量的加和能够堆积形成高维层次的积分运算。本质上因为知识可以以比较低的边际成本进行传递和应用。而且本质上个体之间的协作可以提供无限可能性的组合，这是大量级的，根据大数定律，可以涌现出有意义的模式，即各种不动点和高维结构。而具体对应于社会形成的各种决策，未来预期、计划制定、和行为控制等等还是可以在大脑寻找到特定的区域乃至其组合形成的不动点关系。
语言就是这种外置的经验传递机制。
网络的抵抗性变化是自愈的基础，即网络的稳定性是可以根据一定的记忆恢复的。不同模块之间的互补是有限的。特定的功能区的组合是高维结构，这会在不同个体有相似的分布，即多部位与语言理解的相关性。这些结构的综合作用可以理解各种抽象概念（语言的学习），这个过程就如同P=1-（1-p）^N，只要N次数足够大，哪怕p概率再小，最终形成高维结构的概率还是会不断提高。而且这个过程也可以贝叶斯过程来理解。我们人类的能力在于习惯以在这种高维的抽象层次进行各种运算。各种变量就是一种高维的抽象，这需要我们足够多的模块支持才能做到这种抽象，而有序的组合是一种特定的模式形成，可以进行一定的逻辑运算。而且在这个层次进行的运算与计算机的运算是一致的，也可能与我们的语言功能相似。组合的力量是无穷的，可以涌现出不同的模式，具有不同的环境适应性和作用。如远古的人类从社群形成到文明形成是这种不断升维的过程。
不同模块的分化是这种高级功能实现的基础。这可以从脑部功能分裂的患者的各种观察得到，即左脑和右脑的不对称。
中风的各种影响是基于网络的选择性表达
各种能力的测量/量化是各种研究的基础。
各种情况的整合能力，即数据的高维理解/模式识别可能是多层次的耦合处，即关键序列的构建，可能具有一定的相似性。
本质上这种模式识别需要对所有情况（如2^n）进行遍历/枚举，但问题是这种运算量就太大了，可以说是指数级爆炸的NP难问题，因此我们需要各种限制条件即边界（根据经验）来减少运算量。我们还可以通过提取出高维的结构在这个层次进行运算，如把各种情况以二进制的形式来表示然后进行按位运算（与、或、异或、取反、移位）。而且根据生物信息学的动态规划来其实我们可以找到局部最优解来不断逼近整体最优，我们可以根据特定的小规模的最优解求解，然后在该部位进行延伸运算。我们还有各种遗传算法、神经网络、模拟退火等等来进行特定路径的坍缩，即对有限的有意义的情况的选择，这往往是低概率的，我们需要在统计层次进行筛选。
第五篇思想
我们的思考本质上是对不同对象进行组合，不断升维形成高维模式，最后能够与现实世界有一定的对应。所谓的太阳底下没有新鲜事就是我们能够组合的底层对象是有限的，但其组合形成的高维结构其实也是一种客观实体，只是一般人很难理解并加以承认，也即使说，有时眼见未必为实。这种组合能够形成有意义的模式的概率很低，但在我们全球人类形成的圈子中，有着大基底，于是我们就有比较可观的具体模式实现（期望=概率*基底数，大数定律，模式涌现的数学基础）而且这不完全是随机组合的，我们有经验并且可以不断传递下去，于是我们能够沿着前人成功的经验走下去，同时避免前人失败经验揭示的坑，这是一种局部最优化的遍历对整体最优的逼近。
足够高维的结构能够进行各种运算，如学习行为，记忆，乃至个性形成，这是大脑的底层神经元组合形成的不同层次的模式。大脑的算法是对环境的适应来制定一定的打分矩阵，高于一定分数就可以继续生存（分数越高，继续维持的概率越大），然后在这个基础不断形成高维的模式。具体的实现是各种分子网络、基因表达网络对突触树突形成的影响，能够在概率的层次形成统计层次的运算。我们可以通过一定的基因变异来观察可能的基因的影响。当然经验也是一种贝叶斯算法。
在这个概率矩阵的基础上，网络具有一定的稳定性，如切除左脑后可以由右半脑来部分接替其功能，具体的底层是神经元连接结构即高维模式的形成。学习-经验形成—大脑神经元连接模式。
大脑的发育，对各种底层特征的识别，然后进行不断升维遍历，最后能够识别复杂的模式。这是一种从底层往高维遍历的构建过程，经验就对应于不同层次的神经元连接的模式，都是高维结构。可以以一定的脑电图，fMRI等等技术来观察，可以发现记忆变化对大脑结构的影响。
大脑没有自动的机制，一切都是基于学习，从遗传的信息、从实际生活的信息来形成最终高维模式。
具体模式形成的不动点关系，特定高维功能与特定脑区的相关性。
记忆的存储，这是各种高维层次运算的基础，我们可以套用图灵机的概念来理解。任何各种变量的调用就是基于记忆进行的，任何不同的组合可以以一定的运算来联系。
第六篇意识
意识作为量子物理的哥本哈根诠释的一部分，其实是作为一种宏观的概念来描述的，我们需要以概率的观点来理解意识，其做出的观测本质上只是模式的模式识别，是一定信息的排列组合，本质上是一种低概率的模式的涌现，然后通过遗传信息的传递使得我们形成一定的聚类，但相对于这个社团之外的事物来说，意识是极低概率产生的事物。其具体的底层实现机制也是各种模块的形成，这与当前的程序是相通的：从底层的变量出发，不同的连接方式等价于不同的运算符，然后可以在这个基础构建一套逻辑运算系统，从而形成一个个有一定封装的模块，最后能够通过其选择性地组合形成一定的高维结构，对应于各种我们认识的高维事物（往往很难理解）如意识、记忆等等。这往往是低概率以至于我们不敢相信其会发生并且能够形成如此精致的关系，我们目前只能认为有两个方面：1是宇宙尺度的各种组合尝试使得特定模式涌现出来。2是概率没有我们想象的那么低，即组合不是完全随机的，而是背后有一套我们暂时不可理解的机制。那么我们可以接受为自然有一定的倾向，甚至能够积累经验，使得特定的组合发生的概率比其它小，即有一定的聚类，那就暂时理解为网络的幂律分布。在一定程度上，其揭示的自由/随机是不存在的。
脑部不一定有特定的区域与特定功能对应，而是通过多模块之间的关系形成来整体调控。这种高维结构与全身的调控有一定的对应，不同的活动对应于不同的区块，但其底层都是神经元的信息传递。要理解这种高维的过程，我们的研究需要收集大规模的数据然后识别出一定的模式，不然如果通过对疾病即极端个体的检测或者施加一定的处理如破坏脑皮质的特定区域是低效率的，毕竟大脑是动态变化的，可以有一定的功能互补。因此要从底层理解，然后摸索出其高维结构形成的模式，即把大脑视为新代码的集合体，我们要解读规则，然后才能自己编程。神经网络就是一种新的计算机组织形式，不同于以往的冯诺依曼存储式计算机架构。
麻醉对人们意识的剥夺其实是对高维结构的模块之间的交流的暂时性破坏，各种毒品服用可能产生的幻觉也是这样的。当然，具体的处理措施是我们发展的基础。我们需要找到不动点来理解这种变化。
痛苦也是这种高维结构的选择性表达。本质上是信息流的控制来对不同感觉进行处理。
各种信息的快速处理，这是潜意识的底层大规模运算所涌现的性质。
自由意志是一种高维结构，能够驱动大脑活动，形成一定的活动。这种关系就如同心灵和肉体的关系。而一般感觉和错觉其实都是基于特定高维结构如概率矩阵的不同的表达的序列。但理解世界我们需要从底层做起。
分离的现象是模块化思想的验证，如感觉分离。这是我们理解脑部复杂的活动的基础。