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神经元“隐藏”的运算能力被发现,或让 AI 神经网络再进化

文章作者:来源:www.ecnprime.com时间:2020-02-14



人脑的信息处理能力被认为是由神经元之间数万亿的连接所支持的。

但是在过去的几十年里,越来越多的研究将焦点转移到单个神经元上,并且发现这些神经元携带的计算量似乎比我们想象的要多。

最新的证据是科学家在人类大脑皮层发现了一种新的电信号。在最近发表在《科学》杂志上的一篇论文《人类2/3层皮质神经元的树突动作电位和计算》中,研究人员发现皮质神经元树突上的微小区域可以进行特定的异或数学计算。在这里,数学理论家都认为单个神经元无法进行这样的计算。也就是说,不仅单个神经元,而且神经元树突上的部分也可以进行异或运算。神经元本身不再仅仅是一个纯粹的连接器。他们还可以执行复杂的操作,甚至是多层网络。

(来源:科学)

这篇文章的第一作者、柏林洪堡大学的博士后研究员艾伯特吉登说:“我相信我们仍然只触及神经元真实面貌的表象”。

但这一发现可能会给构建人工神经网络的计算机科学家带来许多重要的启示:它促使一些计算机科学家重新评估人工神经网络的策略,并将单个神经元视为广义的信息处理器。以前,这些策略主要基于神经元是简单的非智能开关的观点。

在20世纪40年代和50年代,神经科学的主流观点是“哑”神经元是一个简单的积分器,只是网络中的一个点,只对其输入求和;细胞的分支被称为树突,从邻近的神经元接收数千个信号。在神经元内,所有这些信号都将被加权和计数。如果总和超过某个阈值,神经元将发出一系列电脉冲来引导对邻近神经元的刺激。

大约在同一时间,研究人员意识到单个神经元也可以起到逻辑门的作用,类似于数字电路中的逻辑门。例如,如果一个神经元仅在接收到足够数量的输入后才被触发,那么它实际上是一个与门。

树突引起了洪堡神经科学家马修拉金和他的团队的兴趣。但是他们很快就想到了另一个问题。由于树突活动主要在啮齿类动物中进行研究,研究人员希望研究树突较长的人类神经元中电信号传导的可能差异。

在这项研究中,他们从人类大脑皮层的第二层和第三层获得了脑组织切片,其中包含非常大的神经元和许多树突。

当树突受到电流刺激时,研究人员发现了一些奇怪的东西,一些意想不到的周期性重复波动。这些波动似乎与其他已知类型的神经信号完全不同。它们特别快速和短暂,就像钙离子流引起的动作电位。然而,传统的动作电位通常是由钠离子和钾离子引起的。此外,尽管以前在啮齿动物树突中观察到钙诱导的信号,但这些峰值往往持续更长时间。

为了理解这一新浪潮的可能作用,该团队与希腊实验室的研究员普瓦拉齐和阿萨纳西娅帕波提合作,创建了一个模型来模拟这种神经元行为。

然而,并不是所有的神经元都有这种现象。一种可能性是,类似于多层网络的神经元具有更强的处理能力,因此它们可以学习或存储更多的信息。研究人员说:“也许一些神经元可以执行复杂的功能。拥有如此强大的单个神经元可能有助于大脑节省能量消耗。”

(来源:本文)

拉金姆的团队计划继续在啮齿动物和其他动物的树突中寻找类似的信号,以确定这种计算能力是否是人类独有的。

他们还希望超越模型的范围,将观察到的神经活动与实际行为联系起来。与此同时,普劳兹现在希望将这些树突中的计算结果与神经网络中发生的情况进行比较,以推断前者的可能优势,包括测试其他类型的逻辑运算,并探索这些运算如何有助于学习或记忆。

尽管还有很多工作要做,研究人员认为这些发现标志着需要重新思考如何对大脑及其更广泛的功能进行建模。仅仅关注不同神经元和大脑区域之间的连通性是不够的。

新的结果似乎也会影响机器学习和人工智能领域的问题。目前的人工神经网络依赖于点模型,将神经元视为输入单个点并通过主动函数传递和的节点。纽约大学的认知科学家加里马库斯说:“很少有人认真考虑过单个神经元可能是一个复杂的计算设备”。他补充说,尽管这篇论文只是这一想法的初步证明,但计算机科学家可能会迅速做出反应,改进当前的人工智能神经网络。