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标题: 迷信家在人类神经元中发现了微型计算机，对人工智能来说是好音讯 [打印本页]

作者: 只有士奇没有哈 时间: 2021-6-7 19:22
标题: 迷信家在人类神经元中发现了微型计算机，对人工智能来说是好音讯

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仅运用它们的输入电缆，人类神经元就可以执行以前只能在整个神经网络中才能看到的复杂逻辑计算。重申一下：人类神经元是比原先想象的更弱小的设备。假如深度学习算法——一种松懈地基于大脑的人工智能方法席卷了我们的世界——留意，它们也可以。
这些是非常规的，好斗的话。
70 年来，神经元被以为是大脑的基本计算单元。但是，根据本月发表在《迷信》杂志上的一项新研讨，我们大脑皮层中的神经元，即我们大脑最外层的“外壳”，似乎经过独特的退化，可以在其输入电缆中维持极其复杂的计算。就好像有人最终获得了证据，证明您的计算机的电线实践上是由微型处理器组成的，每个微型处理器都在将结果发送到 CPU 之前执行计算。
有点奇异。这是有争议的。但它也是第一次在人类神经元中被发现。
正如作者得出的结论：我们长期以来不断假设神经元只能操作逻辑函数，例如 AND 和 OR，而更复杂的计算需求整个网络。我们发现神经元输入电缆中的活动可以运用与单个神经元完全不同的规则来支持复杂的逻辑操作。
那我们为什么要关怀呢？从根本上说，它与智能有关——为什么我们在动物王国中锋芒毕露，以及我们如何用AI复制这种智能。
与地壳一样，皮层也由多层组成，具有独特的布线形式，将层内和不同层之间的神经元衔接起来。神经迷信家长期以来不断以为，我们极其复杂的皮层有助于提高我们的智力——理想上，深度学习的灵感来自嵌入皮层神经元的计算。
但是，从脑肿瘤和癫痫患者手术切除的脑块中记录的新结果表明，当前的深度学习方法只是触及了复制我们大脑计算的表面。假如人工智能系统可以整合这些新发现的算法，它们能够会变得愈加弱小。
看法全有或全无神经元

教科书的神经元看起来像一棵没有叶子的树：宏大的根，称为树突，通向坚固的球根状基部——身体。像水和营养物质一样，传入的电信号经过树突根进入身体，在那里一个相似驼峰的结构合成了一切信息。假如刺激足够强，它就会沿着一个单一的树干——称为轴突的输入电缆——传递到另一个神经元，然后经过充满化学信使或电流的气泡传递到另一个神经元。假如输入信号太弱，神经元就会杀死数据。这就是为什么神经迷信家常常将单个神经元称为“二进制”或“数字”：它们要么激发要么不激发。
简单，不是吗？
嗯……不完全是。几十年来，一个成绩不断萦绕在神经迷信家的脑海中：为什么树突树与单个孤单的轴突相比，要复杂得多？
经过记录啮齿动物大脑中的单个神经元，迷信家们最近末尾弄清楚树突树不只仅是简单的无源电缆。相反，它们是隐藏在神经计算层之下的极其活跃的组件。例如，一些树突树可以产生比经典神经元放电大五倍、频率更高的电尖峰。仅在大鼠中，活跃树突的发现意味着大脑的处理才能能够是以前以为的 100 倍。
新研讨问：人类也是如此吗？
人类树突很特别

与啮齿动物的大脑相比，多层人类皮层更厚更密。第 2 层和第 3 层 (L2/3) 因其精心制造且密集的树突林而有目共睹。与其他物种——甚至是人类大脑的其他部分——相比，这些层包含不成比例的神经元物质。这种奇异的增厚的根本缘由在于我们的基因，它编码了一个大脑发育程序来指点这个特征。有些人甚至以为这是使我们成为人类的基础。
作者推断，假如树突“输入”有助于塑造我们神经元的计算——以及我们的智能——那么 L2/3 是我们应该可以观察到它们的地方。
测量树突的电活动，每个树突的直径都比人类头发的直径小 100 倍，说起来容易做起来难。这也是为什么即便在动物身上也很难运用电极来捕捉这些极其弱小的计算的部分缘由——这个过程相似于用罗马圆柱大小的吸管悄然吸吮蚂蚁的背部而不损伤蚂蚁。
该团队没有从活的、残缺的人脑中停止记录，而是选择观察因癫痫或肿瘤而切除的新颖皮层切片。这是一个明智的策略：运用传统的神经迷信方法检查切片要容易得多——例如，直接从神经元组件记录的称为“膜片钳”的东西。切片也可以在显微镜下运用在活动时期发光的荧光染料停止检查。运用来自两种不同类型患者的脑组织可以协助肃清每种脑部疾病特有的信号，从而找到人类树突计算的根源。
一个奇特的信号立刻出现。人类树突因活动而激发，但当它们向细胞体移动时，电尖峰迅速流失。相比之下，标准神经信号在沿着输入电缆奔向下一个目的地时不会逐渐变细。更奇异的是，树突信号严厉依赖钙离子来发电，这与经典的神经信号有很大不同。
这就像忽然发现一个新物种，它耗费二氧化碳而不是氧气来维持其活动——除非该物种是你的一部分。作者说，这些被称为“dCaAPs”的信号以前从未在任何哺乳动物的皮层细胞中观察到。
“当我们第一次看到树突状动作电位时，有一个‘灵光一现’的时辰，”该研讨的合著者、柏林洪堡大学的 Matthew Larkum 博士说。“实验非常具有应战性，因此将成绩推过去只是反复在啮齿动物中曾经做过的事情是非常令人称心的。”
但它变得更奇异了。与神经元的全有或全无放电不同，人类树突似乎是相似的。也就是说，他们的反应是“分级”的，但是以一种不直观的方式：他们的刺激越强，他们的反应就越低。这与其他神经元计算构成鲜明对比，在其他神经元计算中，即便来自多个来源的更强输入通常也会导致更强的输入。虽然这些树突尖峰本身并不是孤单者——一些 dCaAP 协助改变了其神经元的放电——但树突的许多电活动似乎都在做本人的事情。
树林中的森林

对人类树突的机密生命停止编目曾经很风趣，但作者更进一步讯问这一切意味着什么。
运用计算建模，他们重新创建了 dCaAP 独特的触发形式，并应战它处理称为 XOR的逻辑函数。它比较两个输入，假如位相反，则结果为 0。假如它们不同，则结果为 1。与更简单的 AND 和 OR 函数不同，XOR 通常需求整个神经网络来执行。
但是，作者说，人类树突的奇异行为，即一个输入只导致一个输入，使他们可以“有效地计算 XOR 运算”。当与神经元的正常 AND 和 OR 功能堆叠在一同时，就可以将整个网络功能紧缩为单个神经元的功能。但是，目前这个想法照旧是实际上的——作者无法对整个神经元以及树突计算停止建模。
但请留意更新。假如结果在残缺的人脑中得到验证，则为改进深度学习算法提供了宏大的能够性。目前，深度学习运用衔接到多层网络的单个人工“神经元”——相似于我们之前对人脑的了解。实际上，添加树突计算可以大规模扩展深度学习才能。在某种程度上，人工智能如今是神经迷信的实际游乐场，是天作之合。
无论如何，结果剥离了另一个洋葱层，以了解和复制我们的智能。“树突占皮层锥体细胞表面积的 95%，但在人脑中照旧是‘未开发的范畴’，”伦敦大学学院的迈克尔豪瑟博士说，他没有参与这项研讨。他说，经过在啮齿动物大脑中寻觅相似的信号，我们或许可以确定“人类树突的特殊电特功能否在使人类大脑变得特殊方面发挥了关键作用”。

作者: wxf_0312 时间: 2021-6-7 19:25
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作者: 扑向小女孩 时间: 2021-6-7 19:30
迷信精英要成为波动世界的重要力气。说是国家安全，研讨病毒，太可怕了。那迷信越发达，人类就越风险，我得了焦虑症，恐惧症。我想分开这里。

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