而打算机系统是打算机硬件和软件之间的组织和交互办法，以及它们在实现打算和数据处理任务时的事情事理。
打算机系统包含打算机的组成部分、它们之间的连接办法以及数据和指令的传输办法。
常见的打算机系统体系构造包括冯·诺依曼体系构造、哈佛体系构造、RISC体系构造、CISC体系构造等，这些体系构造在打算机系统的设计和实现中起着重要的浸染，不同的体系构造适用于不同的运用处景和需求。

然而，用打算机仿照人类大脑的运行是一项极具寻衅性的任务，紧张有以下几个缘故原由：

繁芜性：人类大脑是一个极其繁芜的系统，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，形成繁芜的神经网络，这种繁芜性使得仿照大脑的运行须要弘大的打算资源和繁芜的算法。
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通报。
而传统的打算机是基于串行处理的，即一次只能处理一个任务，要仿照大脑的并行性，须要利用并行打算技能，如并行处理器或分布式打算系统。
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度。
这种可塑性使得大脑能够学习温柔应新的环境，然而目前的打算机模型很难仿照这种动态的连接和调度过程。
神经递质和生归天学过程：大脑的运行涉及到繁芜的神经递质和生归天学过程。
神经递质是在神经元之间通报旗子暗记的化学物质，而生归天学过程则涉及到神经元内部的各种化学反应，目前的打算机模型很难仿照这些繁芜的生归天学过程。

只管当前以神经网络和深度学习为根本人工智能技能已经取得了一些打破，能够在某些任务上表现出类似于人类的智能，然而要实现完备的人类级别的智能仍旧是一个巨大的寻衅，须要更多的研究和创新。

人工智能是基于打算机系统的，而人类大脑是生物系统。
人工智能通过算法和打算模型来仿照和实现智能行为，而人类大脑则通过神经元和突触的繁芜网络来实现智能。
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办法上也有所不同。
人工智能常日利用逻辑推理、统计剖析和机器学习等技能来处理和剖析大量的数据，而人类大脑则通过感知、影象、推理和创造等多种能力来处理信息和解决问题。
人类大脑还具有情绪、意识和主不雅观体验等方面的特色，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示，尤其是神经网络和深度学习技能的发展，这些技能仿照了人类大脑中神经元之间的连接和信息通报办法，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供应了工具和方法，通过研究和仿照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赞助医学诊断、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供应了新的路子。

那么到底打算机是否可以通过编程来仿照大脑？机器学习是否可以用来构建仿照大脑活动的打算模型？对大脑建模的机器学习方法在科学上是否有用？试图理解大脑如何事情的问题是否可以大略地转换为阐明大型人工网络如何事情的问题？无论是出于创造人工智能的欲望，还是由于只有当数学或打算机能够重现其行为时才能理解像大脑这样的繁芜系统，这些问题都有待进一步探索和创造。