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學習和記憶運動,我們的大腦如何處理和存儲運動?

研究人員在單個神經元上發現,計算不僅發生在神經元之間相互作用,而且發生在每個單獨的神經元中。

事實證明,每一個神經元都不是一個簡單開關,而是一個複雜的計算機。

這一發現不僅改變我們對大腦如何工作的理解,而且還能更好地理解帕金森,自閉症等各種疾病。這些發現也有望推動機器學習,為新架構提供靈感。

從我們出生那一刻起,甚至在此之前,我們就通過運動與世界互動。

我們移動嘴唇來微笑或說話。我們伸出手去觸摸。我們移動眼睛去看。我們擺動,我們走路,我們做手勢,我們跳舞。

我們的大腦如何記住如此廣泛的運動?它是如何學習的?它是如何進行必要計算的,我們可以拿起一杯水,而不會掉落?

來自 Ruth 和 Bruce Rappaport 醫學院的 Technion 教授 Jackie Schiller 和她的團隊在單個神經元上,闡明這個謎團。

他們發現計算不僅發生在神經元(神經細胞)之間的相互作用中,而且發生在每個單獨的神經元中。這些單元中的每一個都不是一個簡單的開關,而是一個複雜的計算機。

這一發現發表在《科學》雜志上,它不僅有望改變我們對大腦如何工作的理解,而且還能更好地理解帕金森病到自閉症等各種疾病。

運動由大腦的初級運動皮層控制。

在這一領域,研究人員能夠準确地确定在任何給定時刻哪些神經元會觸發以産生我們所看到的運動。

席勒教授的團隊,他們檢查的不是整個神經元活動,而是其各個部分的活動。

每個神經元都有稱為樹突的分支擴展。

這些樹突與其他神經細胞的末端(稱為軸突)緊密接觸,允許它們之間進行交流。

信号從樹突傳播到細胞體,然後通過軸突向前傳遞。

神經細胞之間樹突的數量和結構差異很大,就像一棵樹的樹冠與另一棵樹的樹冠不同。

席勒教授團隊關注的特定神經元是皮層最大的錐體神經元。

這些細胞,已知與運動密切相關,具有大的樹突,具有許多分支、子分支。

這些分支不僅僅向前傳遞信息。

每個子分支對其接收到的信息進行計算,并将結果傳遞給更大的子分支。然後,該分支對從其所有子分支收到的信息進行計算并将其傳遞。

此外,多個樹枝狀的小枝可以相互交互以放大它們的組合計算。結果是在每個單獨的神經元内執行複雜的計算。

席勒教授解釋說:“我們過去常常将每個神經元視為一種哨子,它要麼鳴叫,要麼不鳴叫。”

“相反,我們看到的是一架鋼琴。它的琴鍵可以同時或按順序敲擊,産生無數不同的曲調。” 這種複雜的交響樂在我們的大腦中演奏,使我們能夠學習和執行無數不同、複雜和精确的動作。

多種神經退行性和神經發育障礙可能與神經元處理數據能力的改變有關。

在帕金森病中,已經觀察到樹突經曆了解剖學和生理學的變化。

我們了解到,由于這些變化,神經元執行并行計算的能力降低了。

在自閉症中,樹突分支的興奮性似乎發生了改變,從而導緻了與該病症相關的衆多影響。

對神經元如何工作的新認識為這些疾病和其他疾病開辟了新的研究途徑,并有望緩解這些疾病。

這些相同的發現也可以作為機器學習的靈感來源。

顧名思義,深度神經網絡試圖創建學習和功能類似于人腦的系統。

盡管它們的進步不斷成為新聞,但與大腦相比,這些網絡還很原始。

更好地了解我們大腦實際上是如何工作的,有助于設計更複雜的神經網絡,使它們能夠執行更複雜的任務。

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