单小我类神经元比科学家以往认为的更强大年夜

该研究由耶路撒冷希伯来大年夜学的伊丹·塞格夫（Idan Segev）传授和米奇·伦敦（Mickey London）传授带领，并结合了埃德蒙和莉莉·萨弗拉脑科学中间（ELSC）的博士生伊多·艾森布和（Ido Aizenbud）与达妮埃拉·约埃利（Daniela Yoeli），以及阿姆斯特丹自由大年夜学的克里斯·德科克（Chris de Kock）传授合营完成。

经久以来，科学界习惯于将神经元简化为一个简单的开关，只负责接收旌旗灯号并决定是否发放电旌旗灯号。但最新研究发明，人类大年夜脑皮层（负责高等思维的外层构造）中的单个神经元实际上是一个高度复杂的微型信息处理单位。它们不仅能收集旌旗灯号，还能经由过程极其复杂的内部机制对输入的信息进行精细组合与加工，其单细胞的处理才能甚至可以比肩深度人工神经收集。

为了公平衡量不合哺乳动物神经元的计算复杂度，研究团队借助人工智能和计算机建模技巧构建了一个数字“模仿者”。他们测试了人工神经收集须要达到多深的层级，才能精确复现生物神经元输入旌旗灯号与输出反响之间的关系。研究发明，生物细胞越复杂，所须要的人工收集层级就越深，而人类大年夜脑皮层的神经元始终须要更复杂的人工收集来模仿。

研究人员指出，人类神经元的这一巨大年夜优势，重要源于其丰富的树突树分支构造以及独特的电心理特点。这些独特的物理构造使得神经元不仅仅是简单地将输入旌旗灯号相加，而是可以或许对复杂的信息组合进行深度的分析与处理。这一发明颠覆了传统认知，注解人类的高等思维、说话、想象力与创造力，可能从单个神经元内部的复杂计算就已经拉开了序幕。

此外，该研究建立的全新计算框架不仅有助于科学家进一步揭示人类思虑和进修的细胞机制，也将对新一代类脑人工智能的成长产生深远影响。将来的人工智能体系或许不再依附于纯真堆砌简单单位的层数，而是可以经由过程引入具备更强单体处理才能的复杂计算单位，开辟出一条更切近生物神经体系的新路径。