人类大约约有 86 亿个神经元，其中每个神经元可以由数以万计的突触，这样神经元之间的可能连接和沟通就达到了上万亿次。与其他动物相比，人类大脑皮层要发达得多，这也是人类大脑进行多种复杂活动的物质基础。不过在这些看似复杂的活动背后，驱动人类大脑运作的可能只有一个最简单的基本算法：n =2ⁱ-1。

这是由奥古斯塔大学格鲁吉亚学院的神经科学家 Joe Z. Tsien 博士提出的，他同时也是奥古斯塔大学脑部与行为发现研究所和佐治亚研究联盟的联合主任，“在认知和系统神经生物学上来说，这一相对简单的数学逻辑是我们复杂大脑计算的基础。”在 Tisen 看来，这一公式揭示的连接理论是一个基本的原则，解释了人类大脑中数十亿神经元是如何实现组装和对齐的。这种设计不仅仅是为了学习新知识，而且还能从多种知识中进行归纳总结，得出更多的结论。

“智力主要是关于处理不确定性和无限可能性的学问。”Tisen 表示。当人类在面对需要识别的任务时，一组相似的神经元就会聚团进行数据处理。之后，这些集合就会成为“功能连接性主题”，或者 FCM，用于进一步处理这些基础知识的每一种可能性。例如，我们在看到大米之后不仅能够把这种物体识别出来，大脑还能够进一步认识到这是一种重要的事物，会出现在每一顿饭桌上，能够维持人类生命活动等等。思维越是复杂，FCM 就越大。

这就是人类能够对客观世界的多种物体进行高度概念化并加入认知的基础原理，也是人类能够进行学习的重要基础机制。“你知道一个办公室是一个办公室，而且任何地方的办公室你都能分辨出来，这就是一个办公室。”Tisen 举例解释了概念化的作用。

Tisen 和他的团队是在去年 10 月份首次在《神经科学趋势》杂志上发表了这一理论的。现在，团队已经在动物大脑 7 个不同的区域对此进行了记录和验证。“如果要证明这是一个具有普遍性的算法，那么就必须证明它在多种神经回路中都在发挥作用，所以我们选择了 7 个不同的脑区域。令人惊讶的是，这一算法确实在所有验证的区域中都发挥着作用。”

多年以来，科学家们一直在尝试解释人类为什么能够在多种具体知识中总结出抽象的概念性信息。“很多人早就猜测到这其中一定有一种基本的设计原则，由此人类智力才有可能形成和发展。这就像是 DNA 所携带的遗传密码能够解释多种生物体之间的相同和差异之处一样。”Tisen 表示，“我们提出的证据表明，大脑的运作也遵循着一种非常简单的数学逻辑。”

n =2ⁱ-1 定义的是 FCM 需要多少个团，由此科学家能够预测识别某一特定物体所需的团块的数量，这也是科学家们对这一理论的测试来源。其中 N 是以不同的可能方式连接的神经丛的数量; 2 意味着那些集群中的神经元正在接收或不接收输入; i 是他们正在接收的信息;-1 只是公式的一部分，用于解释所有的可能性。

Tisen 这一研究项目启动于 17 年前，最早是在普林斯顿大学创立的，当时他们在研究如何通过改变神经元的连接方式从而改变大脑记忆。目前，这一研究项目已经获得了美国国家卫生研究院和 GRA 的支持，此外云南科学委员会和中国自然科学基金会也是这一项目的资助商，项目的合作者包括来自格鲁吉亚大学，云南 BanNa 生物医学研究所和中国北京清华大学的科学家。