眼睛接收到的信息如何被大腦識別？視覺神經的工作原理是怎樣的？
我問的不是眼球的工作原理。而是外界事物在視網膜成像後是如何被大腦識別的？視覺神經在這個過程中發揮甚麼作用？視覺神經完好的情況下能否用人工裝置代替眼球的作用？這好像不是單純生物學問題了，隱隱感覺和《作為意志與表象的世界》有些聯繫......
我也不請自來了。 @劉柯
首先 @趙思家寫的一如既往的很好，一貫地有著高科普性，非常適合不懂的人速度理解。為了幫助沒事幹的想要深入理解視覺通路（visual pathway）我補充下以下內容。
趙已經基本闡述了下圖內容：也就是信息進入人眼，然後經過視交叉，然後如何通道初級視覺皮層。所以我更多的闡述到了初級視覺皮層之後發生了什麼。
首先，針對視知覺的研究基本是從初級視覺皮層起步。心理學內對處在布羅德曼腦區系統17區（你想知道就邀請我問呀）的皮層簡稱為V1皮層 （v代表視覺，1代表了開始也是首先的含義）。一般而言，最初級的信息就是到v1這個紋狀皮層（Striate cortex）。但是在v1之上的其餘不少枕葉皮層也涉及了視覺處理，比如v2-v4這幾個外紋狀皮層。
按照現有研究，v1處理簡單視覺，v2是處理圖形與客體輪廓（方方有個研究就表明了空間內大小識別就是在v2處理），v3更多的在傳遞信息，v4對顏色覺有關（具體不多闡述，容易離題萬里）。後兩者作用下面會闡述。有人會問搞這麼多皮層有用么？那麼這個問題就是涉及到視覺識別的重要研究成果，那就是我們在識別視覺信息的時候有著兩個重要通路:是什麼（what）和在哪裡（where）。
先來簡單直觀的圖片，v1-v2-v3-MT（middle temporal，中顳區,也有學者叫這個v5，也其實會連接到顳下溝區域）這一條背側流通路成功地把視覺信息傳遞到了大腦的頂葉區域。比較熟悉大腦的同學可能會知道，頂葉往往和動作，軀體感覺以及空間識別有一定關係，所以說這一條可以稱之為空間通路。通過空間通路，人可以很好的理解所觀察到的物體在空間維度內和人的關係，從而得以判斷和操作該物體。據個例子，我要吃薯片，我不光得看到薯片（內容），還得要找到薯片在哪兒（空間）才能拿起一片來吃，不然吃不到啊。
先來簡單直觀的圖片，v1-v2-v3-MT（middle temporal，中顳區,也有學者叫這個v5，也其實會連接到顳下溝區域）這一條背側流通路成功地把視覺信息傳遞到了大腦的頂葉區域。比較熟悉大腦的同學可能會知道，頂葉往往和動作，軀體感覺以及空間識別有一定關係，所以說這一條可以稱之為空間通路。通過空間通路，人可以很好的理解所觀察到的物體在空間維度內和人的關係，從而得以判斷和操作該物體。據個例子，我要吃薯片，我不光得看到薯片（內容），還得要找到薯片在哪兒（空間）才能拿起一片來吃，不然吃不到啊。
同時，v1-v2-v4-下顳葉（你可以想像到比如limic system啊 我常提到的顳下回之類的）這一套腹側通路是內容通路（what），人通過該通路識別是什麼。
對於人臉的識別我多說一句，可能得要附加上顳下回（STS）來識別人臉朝向（where），杏仁核以及IT（也是what一部分）來識別情緒。不離題展開討論。
說老實話，這張圖想必大家都不想看了。。
說老實話，這張圖想必大家都不想看了。。
此圖更好的展現了具體的視覺通路模塊和組合。我在這邊主要想要闡述下，顳下溝區域（圖上STS）部分其實在內容和空間兩個通路中都最終涉及。這一點很好理解，舉一個例子，在人臉識別時候，情緒（內容）以及朝向（空間）其實都會在STS有所處理和操作。
總而言之，人腦在識別視覺信息時，要在視覺皮層把信息分別以內容和空間方式有效處理，從而得到充分地了解。
文獻推薦
Ungerleider, L. G., Haxby, J. V. (1994). 『What』and 『where』in the human brain. Current opinion in neurobiology, 4(2), 157-165.
Ishai, A., Ungerleider, L. G., Martin, A., Schouten, J. L., Haxby, J. V. (1999). Distributed representation of objects in the human ventral visual pathway. Proceedings of the National Academy of Sciences, 96(16), 9379-9384.
補充一點自己最近剛剛了解的關於Long-range horizontal connection的知識吧，因為剛剛對neuroscience開始有所了解，所以有描述不準確的地方請提出。而下面的應該也是對於我們的視神經細胞之間形成的複雜結構背後原理的一種解釋，怎麼/為什麼形成這樣的細胞之間的連接？
我們這裡把Long-range horizontal connection簡稱LRHC。
要介紹LRHC，我們首先要介紹下初級視覺皮層V1（primary visual cortex）的結構。
如上圖所示，V1可以簡單分成6個layer，其中Layer4負責接收丘腦里的LGN傳來的視覺信號。這裡如果我們對V1皮層進行一個垂直穿透（左圖），那我們會得到一列視神經細胞，每一個都對視網膜同一個位置同樣的方向的刺激響應，只不過它們的大小不一樣。而如果我們對V1皮層做一個水平穿透（右圖），那我們會得到另外一行視神經細胞，它們對視網膜對一個位置不同方向的刺激進行響應。
如上圖所示，V1可以簡單分成6個layer，其中Layer4負責接收丘腦里的LGN傳來的視覺信號。這裡如果我們對V1皮層進行一個垂直穿透（左圖），那我們會得到一列視神經細胞，每一個都對視網膜同一個位置同樣的方向的刺激響應，只不過它們的大小不一樣。而如果我們對V1皮層做一個水平穿透（右圖），那我們會得到另外一行視神經細胞，它們對視網膜對一個位置不同方向的刺激進行響應。
那我們很容易想到，如果我們的V1皮層被輸入進去一副圖片，那很可能一個水平穿透中得到的一行細胞里會有好多個同時fire。比如對於一副圖片中某一個小區域，這裡有一條斜45度方向的線，那我們對於斜30度方向，斜45度方向以及斜60度方向的細胞同時都會fire，只不過強度有所不同。那我們想知道，（1）為什麼要有這麼多細胞同時fire這樣看似比較重複（redundant）的機制？（2）水平穿透得到的每一行細胞之間是有聯繫的，也就是LRHC（之所以叫horizontal connection是因為這些連接都在V1的同一層里，比如第I層），那這些連接是怎麼形成的？它們這樣的連接方式又是為了什麼？它們怎樣在曲線檢測（curve detection）中相互協助彼此？
簡單來說，LRHC是為了形成對不同曲率進行響應的細胞組。（如果只想知道結論那剩下的不用看了）那（1）為什麼要對曲率進行響應？（2）怎樣能對曲率進行響應？為了回答這些問題，我們需要考慮曲線的曲率。
（1）有論文[1]證明，自然圖像其實是一個Bernoulli mixture model，而這個mixture model每一個mixture component其實代表了一個曲率的圖像。所以，我們的神經只要對每一個mixture component有選擇能力，每一組細胞負責一種曲率的mixture component，那我們是不是就可以高效的把所看到的自然圖像進行識別了？所以，這裡每一組LRHC都是為了形成這樣的一種獨特的mixture component selectivity。
（2）怎樣才能對某種曲率進行響應呢？這就可以講很多了。參考[2]，作者把tensor learning 和 spike-timing-dependent-plasticity（STDP） 進行了結合，對STDP提出了一種解釋：視神經中的STDP現象實際上是在形成對不同曲率響應的LRHC細胞組。
（2.1）具體來說，作者首先被現在tensor learning[3]在mixture component分解上的應用所啟發，對傳統的BCM learning rule進行了修改。（這個BCM learning rule就是之前B、C、M三個科學家提出的對於細胞間連結調整的一種計算模型，但是這個模型在輸入為mixture model時，表現並不好，並不能學習出某一個單一的mixture component，所以自然不能令人滿意，因為自然圖像就是mixture component呀）。但是[2]中的作者，對這個BCM learning rule加入了multi-view assumption（正是受到了[3]的啟發），簡單來說就是，兩個細胞的調整，不僅要依賴於同一時間presynaptic neuron和postsynaptic neuron的活動程度（activity level），來依賴於之前兩個時間窗pre/post-synaptic neuron的活動程度。這也就為原來的僅僅是一維的BCM learning rule加入了高階信息（high-order information）。而正是這樣的high-order information，讓神經細胞可以對曲率進行選擇。注意，曲率本身就是一種高階信息（三階），所以這就和（1）對應了起來。
（2.2）那怎麼結合STDP呢？我們可以把[2]中提出的新的BCM learning rule，進行一定的修改，然後用得到的模型去fit測量得到的STDP數據，注意，STDP實際是一種生物過程，所以是有測試數據的。結果呢？新的model和STDP數據擬合地非常好！
（2.3）那這說明了什麼呢？首先，BCM learning rule可以解釋STDP。其次，BCM learning rule等價於對輸入用tensor learning做mixture component decomposition（具體證明可以見[2]）。綜上兩點，我們得到了什麼結論？
STDP讓我們的神經形成了對於不同曲率相應的LRHC細胞組！
What a story!
P.S. 第一次寫科普類回答，難免表達有問題，有不明白的地方請提出，我盡量解答。我本身也是剛剛從數學坑來到神（經科）學坑，有些概念可能理解不是很準確，也請提出，謝謝！
[1] Lawlor, M.Zucker, S.Third-Order Edge Statistics: Contour Continuation, Curvature, and Cortical ConnectionsAdvances in Neural Information Processing Systems 26 (NIPS 2013)2013[2] Lawlor, M.Zucker, S.Feedforward learning of mixture modelsAdvances in Neural Information Processing Systems 27 (NIPS 2014)2014
[3] Animashree Anandkumar, Rong Ge, Daniel Hsu, Sham M Kakade, and Matus
Telgarsky. Tensor decompositions for learning latent variable models. arXiv
preprint arXiv:1210.7559, 2012.
補充一個比較有意思的 在視覺皮層中存在的兩類細胞：簡單細胞（simple cells) 和複雜細胞 (complex cells).
Torsten Wiesel 和 David Hubel兩位好基友 日以繼夜在貓和猴身上做實驗 在1950s末期發現了簡單細胞 又在大約十年後發現了複雜細胞。
實驗設置大概是這樣的 喵的頭被固定 所以視野( visual field) 只能落在屏幕上 屏幕上會出現小光點或者小光條 電信號從直接由插到視覺皮層中的電極（recording electrode）獲得。
這圖好像有點小 但是中間那個圓圓的東西 是貓頭
這就是他倆
這就是他倆
存在於初級視覺皮層(V1)中的簡單細胞對邊緣的位置有嚴格的選擇性，用小光點可以測定(mapping)。
在這張圖中 「X」表示對於小光點有刺激性反應（excitatory response, or on response）小三角表示對於小光電無反應（inhibitory response, or off response)。 A和B分別是 LGN cell 中的"on-center cell「 和 」off-center cell「。其餘（C-G）為實驗所得的mapping，每個簡單細胞對於小光點的位置都有不同的偏好，有的對於視野中間的光點有刺激性反應（C）， 有的對於視野兩邊的光點有反應（D），而有些會更偏好左邊或者右邊。
上面這張圖也表現了簡單細胞對於視野中光的位置的選擇性。兩位基友用小光條刺激視野，當小光條在接近垂直位置時，刺激性反應最強烈。而當小光條在接近水平位置時，幾乎沒有電信號傳出。
而存在於V1,V2 和V3的複雜細胞，不會受到小光點的刺激。這些細胞對於對於明暗對比非常敏感，對視野中光亮的方向（不是位置）和光亮移動的方向具有選擇性。
在上圖中，小光條在喵的視野中按箭頭方向移動。可以看到只有在向上移動(a)的時候，得到強烈的電信號。
與簡單細胞不同， 光條在視野中的位置不是那麼的重要，重要的是光條的方向。只有當光條在水平方向， 無論在什麼位置（a,b或者c），細胞才受到刺激，得到強烈的電信號。
其實還有一種細胞 叫超級複雜細胞（hypercomplex cells) 也是由這對好基友在1965年發現
。。。
這種細胞有特殊的end-stopping性質，所以它們也叫end-stopping cells
在上面的這張圖中，當在光條視野中的某一範圍內(虛線方形），刺激反應最強烈(C)。一旦光條超出了boundry，刺激反應就會弱很多。
q1: 而是外界事物在視網膜成像後是如何被大腦識別的？
q2: 視覺神經在這個過程中發揮甚麼作用？
q3: 視覺神經完好的情況下能否用人工裝置代替眼球的作用？
q4: 這好像不是單純生物學問題了，隱隱感覺和《作為意志與表象的世界》有些聯繫
首先強烈推薦看Principles of Neural Science (豆瓣) 講視覺的那幾章。網上有電子版的可以下載，內容並不多。
q4: 作為學習認知神經科學的同學，我個人是抱著身心一元論的觀點的，即意識的活動都是由各種生理的活動所產生的，包括神經元的電活動，一些遞質，激素等各種大小分子的濃度變化等。根據到目前為止神經科學的進展，認為信息的處理主要是反映在神經元的電活動上，以下就主要說這個。
而題主說的叔本華那本書是哲學書，本人也沒咋看過，不做詳細討論。
q1: 外界事物在視網膜上成像，而視網膜上存在著密密麻麻的小光感受器。這些小感受器往後傳遞的信息就可以包括顏色，亮度。另外我們再考慮他們是一個矩陣，同時還可以在時間上變化。於是後面得到的信息就包括了空間，時間，顏色亮度這些信息。
之後的工作是從這些信息中提取出生物需要的信息。這就包括題主說的事物被大腦識別，還包括表情面孔識別，運動信息處理等等很多事情。
這一塊應該是從70年代至今神經科學一直在研究的一個東東，但也沒有完全搞清楚。現在有的幾個比較廣泛接受的觀點是。1. 大腦對視覺信息的處理是分層級的，低級腦區可能處理對邊度，邊緣什麼的，高級腦區處理更抽象的比如人臉啊，房子啊，物體的運動之類的。信息被一層一層抽提出來往上傳遞進行處理。2. 大腦對視覺信息的處理也是並行的，不同的腦區提取出不同的信息干不同的活，有的負責處理這個物體是什麼，有的負責處理這個物體是怎麼動的。3. 腦區之間存在著廣泛的聯繫，同時高級皮層對低級皮層也有很多的反饋投射。4. 信息的處理普遍受到自上而下和自下而上的注意的調控。比如有個美女是注意的焦點，那麼很可能背景，甚至其他的感覺如聲音等你不太能意識到。也就是說大腦可能選擇性的對某些空間或者某些特徵進行更加精細的加工。
神經科學主要回答的問題是，這些神經元/腦區/的這種模式的活動對這種認知是必要的/充分的/或者研究其相關性。我們觀察到的神經元的活動的現象能夠推斷出信息處理的過程大概是什麼樣子的。
神經科學很難回答的問題是，我看到的紅色和他看到的紅色有什麼差別(都是無色覺異常的)? 你們的視覺系統的神經活動的模式應該是類似的，但是引起的情感很可能有差別，那麼這一塊腦區可能也有差別。即使我們能知道當前每一個神經元的活動情況，那還有個體差異在呢。
q2: 這裡視覺神經如果指的是視網膜往後的視神經的話，那主要作用就是傳遞信息。如果指視網膜之後所有的神經系統的話，那麼作用在q1中已經詳細說明了，即是大腦的作用。
q3: 這個應該叫視覺假體，是可以的，很多實驗室都在做
1. 如果視神經完好，那麼可以人造一個類似視網膜的陣列，然後和後面的神經連接起來，前面還得裝個攝像機。因為視網膜長在眼球里，所以眼球換了，視網膜也得換。
2. 也可以在腦子後面拍一個陣列到初級視覺皮層，因為視網膜往初級視覺皮層的投射基本上有個空間上的拓撲對應。然後這個陣列再連根線到前面裝個攝像機。
p.s. 還有很多工程問題，如生物兼容性等需要解決。3. 另類的：在舌頭上放個東西，與攝像機連起來，會根據圖形刺激舌頭上不同位點。由於大腦有很強的可塑性，經過一段時間，就可以「看見」一些模糊的東西了。
研究這個的學科叫 視覺神經科學 Visual Neuroscience。雖然哲學和神經科學常常有很多聯繫，特別是談到意識（涉及到注意力）的時候，但「視覺神經的工作原理是怎樣的？」是一個可以單純當成生物學問題看待的。而視覺神經科學就是想從方方面面，不同的層次來回答這個問題 "大腦里的神經活動是怎樣引起了視覺認知，以及視覺認知相關的行為的「，並且主要是圍繞大腦的 視覺皮層 （visual cortex）在進行研究。
上圖：（注意！這個只是個卡通畫，漏洞百出，但只是想強調眼睛只是視覺神經系統的一小部分），視覺皮層位於後腦勺。
視覺信息的處理是等級制的。我們叫 負責接受信號的神經通道為 上行通路，而視網膜到視覺皮層是最主要的視覺上行通路，但也不是唯一的。從視網膜上收集到了視覺信號,兩眼的optic nerves走過跟交叉路口似的optic chiasm，然後將信號發到大腦的一個叫lateral geniculate nucleus (LGN) 的區域中，然後將視覺信號一層層分門別類，整理好了發到初級視覺皮層（primary visual cortext）。
上圖：來自Zeki 1993 第三章，25頁。
而初級視覺皮層，以及更高級的視覺皮層又是怎樣一層一層地分析視覺信息的顏色、形狀、深度，並從靜態變成動態的識別的呢？就要另闢幾篇一個一個來提了。
不過還是有一個點還是可以記住用來「帶我裝逼帶我飛」： 在視覺皮層之後，通路往大腦上方走的（綠色），分析的是視覺信號所帶來的「Where」也就是位置信息；而往下方（藍色）走的，分析的是關於「What」信息，也就是去識別和描述看到的是什麼東西？
@華沙 在其回答中專門細緻地解釋了這一部分。
圖：視覺系統的「Where" 和」What「通路
圖：視覺系統的「Where" 和」What「通路
相比於匆忙將這本教材捋一遍，我這裡更想提一下 盲視（Blindsight）這個概念。盲視，這個翻譯實在是非常糟糕 -- 什麼都沒有解釋。盲視是指，眼睛完好，但視覺皮層的某塊區域受到損傷，造成視野中某一個區域看不見，但是實際上是看見的，只是沒有意識到。一個成語就能完美解釋： 視而不見。
舉個栗子，見下圖，紅色區域為大腦損傷的部分（左側大腦後腦勺處）以及相對應的視覺損失的視野區域。
上圖：來自Zeki 1993, 31頁。
上圖：來自Zeki 1993, 31頁。
人造眼睛
上圖：人造眼球。我最喜歡的一張Wellcome Trust做的明信片。當時我寄給誰了？ http://blog.wellcome.ac.uk/2014/04/04/image-of-the-week-artificial-eyes/
問題中你問到：」視覺神經完好的情況下能否用人工裝置代替眼球的作用？「，你應該是指，除了眼球以外其餘的視覺神經系統是完好並能正常工作的。要說可能不可能，我認為，一定、肯定，以及絕對 是可能的，這只是時間問題。問題無非是：我們能不能做出一個人造眼球。雖然現在的人造眼睛，只是起著修容的作用，但讓它功能化一直是視覺神經科學的課題。
簡單地說，我們需要解析大腦使用的怎樣的」語言、格式「閱讀視覺信號的，然後製作一個裝置，將外界的信號，用同樣的」語言、格式」來書寫視覺信號，然後交給大腦。這個任務不僅適用於視覺系統，也同樣適用於聽覺、嗅覺、味覺、觸覺系統。聽覺系統最為接近，人造耳蝸就是對等於人造眼睛的存在 （見之前回答的最後：每天聽音樂超過一小時，真的會導致聽力減退嗎？ - 趙思家的回答）。
早在2012年來自紐約Weill Cornell Medical College的研究人員就已經讓失明的老鼠的視網膜」再看到「； 2013年，英國殘奧會游泳運動員Tim Reddish的眼睛裡被植入一個3mm的晶元，其晶元代替視網膜將光信號轉化成電信號直接刺激Optic nerve，讓他能夠感光。（細節還待我仔細閱讀...）
若非要說不可以，原因是1）我們現階段對視覺神經了解還是太膚淺，只知道一個大概，細節還不清楚，想要成為」創造」出一個完美功能的眼球，必須要先從各個層次完全了解它，並且了解整個神經系統：就好像做好了攝像頭，你還要知道怎麼連上主機不是嗎？
2）現在對「人工裝置「的材料、技術和認識局限，不過這個領域我不了解，就不嗶嗶了。
先就醬。
@yangscar建議閱讀的Principles of Neural Science 是一本覆蓋神經科學方方面面的基礎教材，很值得細讀。針對你的問題，我建議一本比較好讀的、專門講視覺神經科學的小書，A Vision of the Brain，由大三時教我們的Prof Semir Zeki所寫。在1993年第一版後，他決定不再出版，而是放在網上免費下載，你可以在UCL官網上下載到：http://www.vislab.ucl.ac.uk/pdf/A_vision_of_the_brain.pdf 。
實際上我更關心...有木有可能做一個寫輪眼呢...嗷嗷嗷~
Delta sigma ADC脈衝編碼調製，JPEG 分塊頻域壓縮，deep learning 多層神經網路識別。
這是實際的碳基生物視皮層解剖出來的結果，跟主流的硅基晶元視頻監控方案原理基本一樣。
僅僅具體實現過程略有區別，如攝像頭的ADC 一般用逐次逼近(音頻才用delta sigma)， 視皮層的基函數不是嚴格的三角函數，還有神經元比GPU和FPGA並行的單元更多而頻率很低。
參考文獻回頭上。傳入眼球的光線轉化為電流經視神經傳至大腦皮層視覺中樞進行電信號的解析，正如眼球是將光轉化為電的功能，視覺皮層將電轉化為意識與記憶庫中的元素，負責分辨比較的皮層對該元素與記憶庫進行比較，得到該元素是天、地、水、火的結論。該元素來源於眼前光物，因此認為看見天地水火。
可以用其他同原理裝置替代眼球，如換腎、心臟等無異。科學網 「視覺研究的前世今生」，對視覺研究的發展歷程做了簡單的梳理，相當一部視覺研究簡史，有興趣的可以去看看。
文不對題：
有種情況叫盲視，即此人聲稱自己看不見，但是卻能完美避開障礙重重的路（雖然自己不知道）
說這個就是想說，人的視覺神經可能不止聯結大腦的一個處理器。現在看來在後腦勺（occipital cortex, primary visual cortex）還有就是丘腦（像盲視，大概就是視神經到丘腦中lgn直通線路的作用）
人的視神經線路可有趣了，可以寫一章呢高贊同的回答的確回答得很專業，但是原諒我還是沒有看懂.....
我覺得我們看到外面的世界的過程應該是這樣的，外界事物進入我們眼球——視網膜成像——大腦加工（腦補）——我們看到的東西。
說起來其實是一個很簡單的過程，最重要的環節就是我們的大腦對視覺信息的處理與加工。這種處理與加工是無意識的，同時它也受到每個人的先天經驗的影響。
或許從視覺錯覺來理解這個問題，會有不一樣的效果？
不過我也不是個專業人士，真的想了解這一問題又不想答案太過專業的朋友們可以去看鳳凰衛視《生命密碼》的一期節目~
而是外界事物在視網膜成像後是如何被大腦識別的？
視覺信號（光線）通過視網膜上的視覺色素將光能轉換為神經衝動（電信號）。也就是說在眼睛裡成像後還要通過視覺色素的轉化，才能形成神經衝動被大腦識別。
視覺神經在這個過程中發揮甚麼作用？
以下是視覺信號從眼球流向大腦的路線。
視覺的傳導機制
電信號從感受器產生後，沿著視神經傳至大腦。傳遞機制由三級神經元事先：第一級為網膜雙極細胞；第二級為視神經節細胞，由視神經節發出的神經纖維，在視交叉處實現交叉，鼻側束交叉到對側和對側的顳側束合併，傳到丘腦的外側膝狀體；第三級神經元的纖維從外側膝狀體發出，終止於大腦枕葉的紋狀區。
——彭聃齡《普通心理學》
也就是說人腦的枕葉紋狀區與視覺機能是密切相關的。
視覺神經完好的情況下能否用人工裝置代替眼球的作用？
可以試著推測幾句。
就眼球的功能來講，裝置首先要有折光的功能，其次還要考慮眼球的信號如何讓大腦皮層明白。等到人類將大腦研究明白了，人工眼球說不定就可以實現了。
上次在知乎看到一個關於心臟支架研究的回答，跨了很多個學科，由無數博士的研究才能堆積出一個可推廣的成果。這個裝置要想面試投產恐怕也需要不少研究人員的奮鬥了。
至於叔本華的那本哲學書，個人建議先弄明白他對於每個詞語的定義，不同哲學家的同一個詞語含義都不盡然相同。裡面的辭彙混用到生物學、腦科學問題上容易發生歧義。
光子是宇宙的介質
光是也是一種波
聲音也是一種波
神經有電流 電子 可以有光產生
眼睛接受光波 就像耳朵接受聲波 是一樣的
我暈，這種問題，唉，是不是只有正經的科學家才能解答啊
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