北卡羅來(lái)納州達(dá)勒姆——如果你想為未來(lái)的相機(jī)或假體視網(wǎng)膜設(shè)計(jì)最完美的、低能量的光檢測(cè)設(shè)備，你會(huì)用到一種叫做“有效編碼理論”的東西來(lái)設(shè)置傳感器陣列.
或者你可以看看哺乳動(dòng)物的視網(wǎng)膜。
在關(guān)于視網(wǎng)膜結(jié)構(gòu)的兩篇論文中，杜克大學(xué)的神經(jīng)生物學(xué)家表明，自然選擇和進(jìn)化的嚴(yán)密性塑造了我們眼睛中的視網(wǎng)膜，正如優(yōu)化理論所預(yù)測(cè)的那樣。這使視網(wǎng)膜遠(yuǎn)遠(yuǎn)領(lǐng)先于人類工程學(xué)在這一點(diǎn)上所能實(shí)現(xiàn)的任何事情。
在去年 3 月發(fā)表在《自然》雜志上的一篇論文中，研究人員表明，大鼠和猴子視網(wǎng)膜的敏感度模式模仿了有效編碼理論的預(yù)測(cè)。不同組的視網(wǎng)膜神經(jīng)元對(duì)個(gè)體刺激敏感：明亮的、黑暗的、移動(dòng)的等等，它們排列在細(xì)胞的三維馬賽克中，用于疊加圖像。
現(xiàn)在，在本周發(fā)表在《美國(guó)國(guó)家科學(xué)院院刊》上的一篇論文中，“我們開(kāi)始通過(guò)大量模擬和一點(diǎn)點(diǎn)鉛筆和紙上的數(shù)學(xué)來(lái)理解這一點(diǎn)，”美國(guó)物理學(xué)會(huì)助理教授約翰·皮爾森 (John Pearson) 說(shuō)。醫(yī)學(xué)院的生物統(tǒng)計(jì)學(xué)和生物信息學(xué)。“馬賽克不僅隨機(jī)重疊，而且它們不會(huì)以高度有序的方式重疊。”
杜克醫(yī)學(xué)院神經(jīng)生物學(xué)助理教授格雷格菲爾德說(shuō)：“我們正在預(yù)測(cè)數(shù)以千計(jì)的多種不同類型的細(xì)胞是如何在空間中排列的。”“猴子的視網(wǎng)膜和我們的視網(wǎng)膜幾乎沒(méi)有區(qū)別，”他說(shuō)。“我們?cè)诤镒右暰W(wǎng)膜中觀察到這一點(diǎn)的事實(shí)讓我們難以置信地相信我們的視網(wǎng)膜以相同的方式布置。”
在視網(wǎng)膜的橫截面中，神經(jīng)節(jié)細(xì)胞的主體，包含細(xì)胞核的圓形球體，排列成一層，但它們將樹(shù)狀的分枝樹(shù)突延伸成厚厚的一層，看起來(lái)像纏結(jié)的根盆栽室內(nèi)植物。正是在這個(gè)更厚、極其復(fù)雜的層中，不同敏感度的馬賽克以有序的模式排列。
樹(shù)突層下方的神經(jīng)節(jié)細(xì)胞本質(zhì)上只輸出 1 和 0。敏感性來(lái)自馬賽克本身。該馬賽克不僅布局最佳，而且適應(yīng)當(dāng)前條件。
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