人类大脑是一个复杂而精密的器官，它由许多不同的部分组成，每个部分都有特定的功能。大脑的主要结构包括大脑皮层、脑干、小脑和边缘系统。

• 大脑皮层是大脑最外层的一部分，它负责高级认知功能，如思考、决策和记忆。大脑皮层分为左右两个半球，每个半球又分为四个叶片，即额叶、顶叶、颞叶和枕叶。每个叶片都与不同的功能相关联，例如，额叶与决策和情绪控制有关，颞叶与听觉和语言处理有关。
• 脑干位于大脑的底部，连接大脑和脊髓。它控制基本的生理功能，如呼吸、心跳和消化，脑干还包含睡眠和觉醒的调节中枢。
• 小脑位于大脑的后部，主要负责协调运动和平衡。它接收来自身体各部位的感觉信息，并将其与大脑皮层的运动指令相结合，以确保平稳的运动。
• 边缘系统包括大脑的其他部分，如杏仁核、海马体和基底神经节。这些结构在情绪、记忆和运动控制方面起着重要作用。

大脑的运行机制涉及神经元之间的复杂网络。神经元是大脑的基本单位，它们通过电化学信号进行通信，当神经元接收到足够的刺激时，它会产生电脉冲，这个电脉冲沿着神经元的轴突传递，并通过突触将信号传递给其他神经元。大脑的运行机制还涉及突触可塑性，即神经元之间连接的强度可以改变，这种可塑性使得大脑能够学习和适应环境变化，当我们学习新知识或形成新的记忆时，神经元之间的连接会发生变化，形成新的神经回路。此外，大脑还涉及神经递质，这些化学物质在神经元之间传递信号，常见的神经递质包括多巴胺、谷氨酸和丙酮胺等，这些神经递质在情绪、注意力和学习等方面发挥重要作用。

而计算机系统是计算机硬件和软件之间的组织和交互方式，以及它们在实现计算和数据处理任务时的工作原理。计算机系统包含计算机的组成部分、它们之间的连接方式以及数据和指令的传输方式。常见的计算机系统体系结构包括冯·诺依曼体系结构、哈佛体系结构、RISC体系结构、CISC体系结构等，这些体系结构在计算机系统的设计和实现中起着重要的作用，不同的体系结构适用于不同的应用场景和需求。

然而，用计算机模拟人类大脑的运行是一项极具挑战性的任务，主要有以下几个原因：

• 复杂性：人类大脑是一个极其复杂的系统，它由数百亿个神经元和数万亿个突触组成。每个神经元都可以与其它数千个神经元相连，形成复杂的神经网络，这种复杂性使得模拟大脑的运行需要庞大的计算资源和复杂的算法。
• 并行性：大脑的运行是高度并行的，数亿个神经元同时进行信息处理和传递。而传统的计算机是基于串行处理的，即一次只能处理一个任务，要模拟大脑的并行性，需要使用并行计算技术，如并行处理器或分布式计算系统。
• 神经可塑性：大脑具有神经可塑性，即神经元之间的连接可以改变和调整。这种可塑性使得大脑能够学习和适应新的环境，然而目前的计算机模型很难模拟这种动态的连接和调整过程。
• 神经递质和生物化学过程：大脑的运行涉及到复杂的神经递质和生物化学过程。神经递质是在神经元之间传递信号的化学物质，而生物化学过程则涉及到神经元内部的各种化学反应，目前的计算机模型很难模拟这些复杂的生物化学过程。

尽管当前以神经网络和深度学习为基础人工智能技术已经取得了一些突破，能够在某些任务上表现出类似于人类的智能，然而要实现完全的人类级别的智能仍然是一个巨大的挑战，需要更多的研究和创新。

• 人工智能是基于计算机系统的，而人类大脑是生物系统。人工智能通过算法和计算模型来模拟和实现智能行为，而人类大脑则通过神经元和突触的复杂网络来实现智能。虽然人工智能可以在某些任务上表现出类似于人类的智能，但它的运行机制和人类大脑仍存在很大的差异。
• 人工智能和人类大脑在处理信息和解决问题的方式上也有所不同。人工智能通常使用逻辑推理、统计分析和机器学习等技术来处理和分析大量的数据，而人类大脑则通过感知、记忆、推理和创造等多种能力来处理信息和解决问题。人类大脑还具有情感、意识和主观体验等方面的特征，这些是目前人工智能所不具备的。
• 人工智能和人类大脑之间也存在一些相互影响和互补的关系。一方面，人工智能的发展受到了人类大脑的启发，尤其是神经网络和深度学习技术的发展，这些技术模拟了人类大脑中神经元之间的连接和信息传递方式，使得人工智能在某些任务上能够表现出类似于人类的智能。另一方面，人工智能的发展也为我们更好地理解人类大脑提供了工具和方法，通过研究和模拟人工智能的算法和模型，科学家们可以更深入地探索人类大脑的运行机制和认知过程，人工智能还可以用于辅助医学诊断、脑科学研究和神经疾病治疗等领域，为人类大脑的研究和理解提供了新的途径。

那么到底计算机是否可以通过编程来模拟大脑？机器学习是否可以用来构建模拟大脑活动的计算模型？对大脑建模的机器学习方法在科学上是否有用？试图理解大脑如何工作的问题是否可以简单地转换为解释大型人工网络如何工作的问题？无论是出于创造人工智能的愿望，还是因为只有当数学或计算机能够重现其行为时才能理解像大脑这样的复杂系统，这些问题都有待进一步探索和发现。