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        神經(jīng)元“隱藏”的運算能力被發(fā)現(xiàn)

        2020-03-25 08:14:46黃珊
        海外星云 2020年1期
        關(guān)鍵詞:嚙齒動物動作電位樹突

        黃珊

        人類大腦的信息處理能力,被認為由神經(jīng)元之間的數(shù)萬億連接所支撐。但是在過去的幾十年中,越來越多的研究正在將視線焦點轉(zhuǎn)移到了單個神經(jīng)元上,并發(fā)現(xiàn)這些神經(jīng)元似乎承擔著比我們想象的要多得多的計算。

        一項最新證據(jù)是,科學家發(fā)現(xiàn)人類皮層上存在著一種新型電信號。在近日《科學》上發(fā)表的一篇論文“Dendritic actionpotentials and computation inhuman layer 2/3 cortical neurons”中,研究人員發(fā)現(xiàn),皮質(zhì)神經(jīng)元樹突上的微小區(qū)室(tinycompartments)可以執(zhí)行特定的“異或”數(shù)學計算。而在這之前,數(shù)學理論家們都認為單個神經(jīng)元是無法進行這類計算的,也就是說,不僅單個神經(jīng)元,甚至神經(jīng)元的樹突上的部分都可以進行“異或”運算,神經(jīng)元本身不再只是一個純粹的連接器,它們同樣能夠執(zhí)行復雜運算,甚至就是一個多層網(wǎng)絡(luò)。

        此前,這些策略多基于將神經(jīng)元視為簡單的非智能開關(guān)的觀點而建構(gòu)。在20世紀40年代和20世紀50年代,神經(jīng)科學的主流看法是:“啞”神經(jīng)元(“dumb”neuron)是一個簡單的積分器,只是網(wǎng)絡(luò)中一個點,僅對其輸入進行求和;細胞的分支延伸稱為樹突,從鄰近神經(jīng)元接收成千上萬的信號;在神經(jīng)元內(nèi)部,所有那些信號都將被加權(quán)和計數(shù),如果總和超過某個閾值,神經(jīng)元會發(fā)出一系列電脈沖,指導相鄰神經(jīng)元的刺激。大約在同一時期,研究人員意識到,單個神經(jīng)元也可以起到邏輯門的作用,類似于數(shù)字電路中的邏輯門,例如如果僅在收到足夠數(shù)量的輸入后才觸發(fā)神經(jīng)元,那么它實際上就是一個AND 門。

        樹突引起了洪堡(Humboldt) 神經(jīng)科學家Matthew Larkum和他的團隊的興趣。但他們很快又想到了另一個問題。由于樹突活性主要是在嚙齒動物中進行研究的,研究人員希望可以研究在具有更長樹突的人類神經(jīng)元中電信號傳導可能存在的不同。在這次的研究中,他們從人類皮質(zhì)的第2層和第3層中獲得了腦組織切片,其中包含特別大的神經(jīng)元和許多樹突。當用電流刺激那些樹突時,研究人員發(fā)現(xiàn)了一些奇怪的東西———一些意外存在的周期性反復的波動。這些波動似乎完全不同于其他已知種類的神經(jīng)信號。它們特別迅速而短暫,如同由鈣離子通量引起的動作電位一般。但常規(guī)的動作電位常由鈉和鉀離子引起的。而且,雖然先前已在嚙齒動物的樹突中觀察到鈣誘導的信號傳導,但這些波峰往往持續(xù)更長時間。

        為了弄清楚這種新型波動可能發(fā)揮的作用, 團隊與Poirazi和她在希臘的實驗室的研究員Athanasia Papoutsi合作,共同創(chuàng)建了一個模型來模擬這種神經(jīng)元行為。然而,不是所有的神經(jīng)元都有這種現(xiàn)象。一個可能性是,類似于多層網(wǎng)絡(luò)的神經(jīng)元具有更大的處理能力,因此可以學習或存儲更多的信息。研究人員說:“也許某些個神經(jīng)元就能執(zhí)行復雜的功能。擁有如此強大的單個神經(jīng)元,可能有助于大腦節(jié)省能耗”。

        盡管仍有許多工作要做,但研究人員認為,這些發(fā)現(xiàn)標志著需要重新思考如何為大腦及其更廣泛的功能建模。僅關(guān)注不同神經(jīng)元和大腦區(qū)域的連通性是不夠的。新結(jié)果似乎也有望影響機器學習和人工智能領(lǐng)域的問題?,F(xiàn)在的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)依賴于點模型,將神經(jīng)元視為單點輸入并通過活動函數(shù)傳遞總和的節(jié)點。紐約大學的認知科學家Gary Marcus說:“很少有人認真考慮過單個神經(jīng)元可能會是復雜的計算設(shè)備”。他補充說,盡管這篇論文只是證明這一想法的一個初步證據(jù),但計算機科學家可能對此快速反應(yīng)以改善現(xiàn)在的AI神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。

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