導讀 科學家稱，大腦神經元產生的模式可用于闡明大腦的功能，并讓我們離制造智能機器人更近一步。今天，來自紐卡斯爾大學和蘇黎世大學、蘇黎世聯(lián)
科學家稱，大腦神經元產生的模式可用于闡明大腦的功能，并讓我們離制造智能機器人更近一步。
今天，來自紐卡斯爾大學和蘇黎世大學、蘇黎世聯(lián)邦理工學院和加州理工學院的國際團隊在PLoS Computational Biology上發(fā)表了他們的研究，表明神經元的結構方式和它們產生的模式可以用來解釋它們的行為方式和功能。
研究人員對視覺皮層中負責視覺的神經元進行建模，表明看似隨機的模式可以用簡單的發(fā)育規(guī)則來解釋。
反過來，這些重復出現的模式可用于更好地理解神經元如何組織它們的連接以相互通信。
該研究的合著者、計算機學院研究員 Roman Bauer 博士解釋說：
“乍一看，人腦中的神經元網絡錯綜復雜，你會認為不可能開始理解它們是如何連接在一起的。
“但我們已經表明，某些神經元會產生遵循一些非常簡單規(guī)則的特定模式。
“如果我們能在大腦中發(fā)現這些模式，那么我們就可以用它們來預測那些特定神經元的行為方式。”
Bauer 博士將他們的工作重點放在丘腦和大腦皮層區(qū)域之間的聯(lián)系上，他說，如果我們能夠了解動物如何感知視覺刺激和識別物體，它可能會徹底改變當前的技術。
“當我們改變一個物體的方向時，大腦仍然將它識別為同一個物體，并很容易地適應不斷變化的情況。但目前的人工智能在這方面存在一個真正的問題。
“如果我們能夠將大腦簡化為一些可以通過技術轉換的關鍵模式，那么就有可能創(chuàng)造出真正模仿人類大腦的人工智能。
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