Science:顛覆認知,大腦計算力是傳統100倍,樹突峰值發現催生類腦計算機

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新智元編譯

來源:Science

翻譯:張易

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  【新智元導讀】考察神經元胞體以理解大腦如何運作,這曾為許多醫療和科學問題提供了框架——從診斷和治療疾病到如何構建計算機。過去這一框架是基於對胞體做決策的認識,且認為該過程是數字的。UCLA的一項最新研究則表明,神經元中的樹突產生的spike 是胞體產生的近10倍,且執行的是模擬和數字的混合計算,這一方面意味著大腦的計算能力可能在以前所認為的百倍以上,另一方面可能會為理解和治療神經系統疾病以及開發類腦計算機鋪平道路。

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  UCLA的一項最新研究可能會改變科學家對於大腦如何工作的認識 ,並可能引出治療神經障礙的新方法,甚至會進一步催生像人類一樣“思考”的計算機。

  樹突產生的spike,是胞體的近10倍

  研究集中於樹突的結構和功能,樹突是神經元(大腦中的神經細胞)的組成部分。神經元是一個大的樹狀結構,由一個主體(胞體,soma)和許多稱為樹突外延(dendritesextending outward)的分支組成。神經元胞體產生稱為“(峰值)spike”的短暫電脈衝,以彼此聯接和通信。科學家一般認為神經元胞體的spike激活樹突,然後樹突被動地發送電流到其他神經元的胞體,但這從未被直接測試過。這一過程是記憶形成和存儲的基礎。

  但UCLA的研究團隊發現,樹突不只是被動的渠道。他們的研究表明,樹突在自由活動的動物中具有電活性,其產生的spike 是胞體產生的近10倍。這一發現對長期以來的觀點提出了挑戰,即神經元胞體的spike是感知、學習和記憶形成的主要方式。

  “樹突構成超過90%的神經組織,”UCLA神經物理學家、研究的高級作者Mayank Mehta說:“知道他們比神經元胞體活躍得多,這從根本上改變了我們對大腦如何計算信息的認識。它可能會為理解和治療神經系統疾病以及開發類腦計算機鋪平道路。”

  這項研究刊登在3月9日的Science期刊上。

  

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  UCLA科學家發現樹突(這里顯示為綠色)不僅是電流在神經元之間的被動導管。

  此前科學家普遍認為樹突只是簡單地把他們從細胞的突觸(synapse)(兩個神經元之間的鏈接)接收到的電流傳送到神經元胞體,繼而由胞體產生電脈衝。這些短時的電信號的爆發,稱為體細胞峰值,被認為是神經計算和學習的核心。但新的研究表明樹突自己產生的峰值是胞體的10倍。

  樹突執行的是模擬和數字的混合計算

  研究人員還發現,樹突除了spike之外還產生了大的電壓波動; spike是二進製的,非0即1,非有即無。神經元胞體或者產生spike,或者完全沒有spike,這一點很像數字計算機。除了產生類似的spike,樹突還產生大的、緩慢變化的電壓,其值甚至大於spike,這表明樹突執行的是模擬計算。

  “我們發現樹突是模擬和數字計算的混合,因此它們與純數字計算機從根本上是不同的,但有點類似於模擬量子計算機。”UCLA的神經與神經生物學、同時也是物理和天文學教授Mehta說,“神經科學的一個基本信念是神經元是數字設備。它們或者產生spike或者不產生spike。這一研究結果則顯示,樹突不像數字器件那樣表現得很純粹。樹突確實產生了數字信號,有或者完全沒有spike,但它們也顯示了大的模擬波動,不是非有即無。這與過去60年神經科學家的認識相背離。

  因為樹突的體積幾乎比神經元中心大100倍,Mehta說,大量樹突spike的發生可能意味著大腦的計算能力是以前認為的100倍以上。

  新的技術引出新的認知

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  最近對於腦切片的研究顯示,樹突可以產生spike。但是,在自然行為條件下,這種情況是否會發生以及發生的頻率都不清楚。在自然行為條件下測量樹突的電信號活動長期以來一直是一個挑戰,因為他們是如此精細微妙:在對實驗室老鼠的研究中,科學家已經發現,在動物活動時將電極放置在樹突,會殺死那些細胞。但是UCLA研究團隊開發了一種新技術,可以將電極放置在樹突附近,而不是在樹突中。

  使用這一方法,科學家對在大型迷宮中自由活動的實驗室老鼠的樹突活動進行了長達四天的測量。科學家從後頂葉皮層(大腦的這一部分在運動規劃中起關鍵作用)進行測量,發現樹突中的活動遠比在胞體內活躍– 睡眠時大約是5倍,而探索時增加到10倍。

  “以前的許多模型假設學習發生在兩個神經元胞體同時活動時,”UCLA博士後研究員和研究的第一作者JasonMoore說,“我們的研究結果表明,當輸入神經元和樹突神經元同時活躍時,學習有可能發生。 - 而且樹突的不同部分可能會在不同的時間活躍,這也表明學習在單個神經元內發生時具有多得多的靈活性。

  考察神經元胞體以理解大腦如何運作,這曾為許多醫療和科學問題提供了框架——從診斷和治療疾病到如何構建計算機。但是,Mehta說,過去這一框架是基於對胞體做決策的認識,且認為該過程是數字的。

  “我們的研究發現,這種決策在樹突中比在胞體內發生得多的多,其計算過程不僅僅是數字的,而且是模擬的。”Mehta說:“由於技術上的難題,對大腦功能的研究曾主要集中在胞體。但現在我們已經發現了神經元特別是延伸出的神經元分支中隱藏的秘密。我們的研究結果大大改變了我們對神經元如何計算的理解。”

  原文鏈接:http://sciencebulletin.org/archives/11147.html

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