摘要：與之前的假設(shè)相反，人類新皮層的神經(jīng)細(xì)胞與小鼠的神經(jīng)細(xì)胞的連接方式不同。
與之前的假設(shè)相反，人類新皮層的神經(jīng)細(xì)胞與老鼠的神經(jīng)細(xì)胞的連接方式不同。這些是由柏林慈善基金會(charity - Universit tsmedizin)進行的一項新研究的結(jié)果，并發(fā)表在《科學(xué)》的科學(xué)*研究發(fā)現(xiàn)上，人類神經(jīng)元以一個方向交流，而老鼠的信號傾向于循環(huán)流動。這提高了人類大腦處理信息的效率和能力。這些發(fā)現(xiàn)將進一步推動人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展。
新大腦皮層是人類智力的關(guān)鍵結(jié)構(gòu)，厚度不到5毫米。在大腦的最外層，有200億個神經(jīng)元處理無數(shù)的感官知覺，計劃行動，形成我們意識的基礎(chǔ)。這些神經(jīng)元是如何處理這些復(fù)雜信息的呢?這在很大程度上取決于它們彼此之間的“連線”方式。
圖1 人類2-3層皮層微電路中的定向和非循環(huán)突觸連接
更復(fù)雜的新皮層——不同的信息處理
慈善基金會神經(jīng)生理學(xué)研究所所長J?rg Geiger教授解釋說:“我們以前對新皮層神經(jīng)結(jié)構(gòu)的理解主要是基于動物模型(如小鼠)的發(fā)現(xiàn)。在這些模型中，相鄰的神經(jīng)元頻繁地相互交流，就好像它們在對話一樣。一個神經(jīng)元向另一個神經(jīng)元發(fā)送信號，然后另一個神經(jīng)元再發(fā)回一個信號。這意味著信息經(jīng)常循環(huán)流動。”
人類的大腦皮層比老鼠的要厚得多，也復(fù)雜得多。盡管如此，研究人員之前假設(shè)——部分由于缺乏數(shù)據(jù)——它遵循相同的基本連接原則。由蓋格領(lǐng)導(dǎo)的慈善研究小組現(xiàn)在使用非常罕見的組織樣本和最先進的技術(shù)來證明情況并非如此。
一種監(jiān)聽神經(jīng)元交流的聰明方法
在這項研究中，研究人員檢查了23名在慈善醫(yī)院接受神經(jīng)外科手術(shù)治療耐藥性癲癇的患者的腦組織。在手術(shù)過程中，醫(yī)學(xué)上有必要切除腦組織，以便進入其下方的病變結(jié)構(gòu)。患者已經(jīng)同意將這種組織用于研究目的。
為了能夠觀察人類新皮層最外層相鄰神經(jīng)元之間的信號流動，研究小組開發(fā)了一種改進版的“多片”技術(shù)。這使得研究人員可以同時監(jiān)聽多達10個神經(jīng)元之間的通信(詳細(xì)信息見后)。因此，他們能夠在細(xì)胞停止體外活動之前的短時間內(nèi)進行必要數(shù)量的測量來繪制網(wǎng)絡(luò)。總的來說，他們分析了近1170個神經(jīng)元之間的通信通道，其中有大約7200個可能的連接。
前饋而不是循環(huán)
他們發(fā)現(xiàn)，只有一小部分神經(jīng)元會相互對話。“在人類中，信息傾向于向一個方向流動。它很少直接或通過循環(huán)回到起點，”該出版物的第一作者Yangfan Peng博士解釋說。他曾在神經(jīng)生理學(xué)研究所從事這項研究，現(xiàn)在在慈善大學(xué)神經(jīng)學(xué)系和神經(jīng)科學(xué)研究中心工作。該團隊使用了一個計算機模擬，該模擬是根據(jù)人類網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)的相同原理設(shè)計的，以證明這種正向信號流在處理數(shù)據(jù)方面具有優(yōu)勢。
研究人員給人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)一個典型的機器學(xué)習(xí)任務(wù):從語音數(shù)字的錄音中識別正確的數(shù)字。模仿人類結(jié)構(gòu)的網(wǎng)絡(luò)模型比模仿老鼠的網(wǎng)絡(luò)模型在語音識別任務(wù)中獲得了更多的正確反應(yīng)。它的效率也更高，同樣的性能在小鼠模型中需要相當(dāng)于380個神經(jīng)元，而在人類模型中只需要150個。
人工智能的榜樣?
“我們在人類身上看到的定向網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)更強大，更節(jié)約資源，因為更多的獨立神經(jīng)元可以同時處理不同的任務(wù)，這意味著本地網(wǎng)絡(luò)可以存儲更多信息。目前還不清楚我們在顳葉皮層最外層的發(fā)現(xiàn)是否可以擴展到其他皮層區(qū)域，或者它們能在多大程度上解釋人類獨特的認(rèn)知能力。”
過去，人工智能開發(fā)人員在設(shè)計人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)時從生物模型中尋找靈感，但也獨立于生物模型優(yōu)化了他們的算法。
“許多人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)已經(jīng)使用了這種正向連接的某種形式，因為它在某些任務(wù)中提供了更好的結(jié)果。”“令人著迷的是，人類大腦也顯示出類似的網(wǎng)絡(luò)原理。這些對人類新皮層中具有成本效益的信息處理的見解可以為改進人工智能網(wǎng)絡(luò)提供進一步的靈感。”
關(guān)于方法
當(dāng)進行手術(shù)治療耐藥或難治性癲癇時，醫(yī)學(xué)上通常需要切除腦組織。為了在剛剛發(fā)表的研究中檢查這種有價值的組織，需要患者的明確同意。研究小組對患者的同意深表感謝。作者使用了一種被稱為“膜片鉗“的方法來分析神經(jīng)元之間的突觸通訊。在這項技術(shù)中，一個超薄的玻璃移液管附著在顯微鏡下的單個神經(jīng)元上，以測量或刺激細(xì)胞的電活動。這項研究利用了這種技術(shù)的一種先進形式，其中多個微移液管同時記錄多達10個神經(jīng)元的活動和連通性(“多片”方法)。
為了能夠精確定位移液器，該設(shè)備配備了能夠在納米范圍內(nèi)運動的機械臂。測量過程是極具挑戰(zhàn)性和勞動密集型的。同時使用兩個設(shè)備，研究小組可以研究每個組織樣本中神經(jīng)細(xì)胞之間的數(shù)百個連接。在活動停止之前，腦組織可以在體外的人工營養(yǎng)液中保存長達兩天。
參考資料
[1] Directed and acyclic synaptic connectivity in the human layer 2-3 cortical microcircuit
摘要：與之前的假設(shè)相反，人類新皮層的神經(jīng)細(xì)胞與小鼠的神經(jīng)細(xì)胞的連接方式不同。
與之前的假設(shè)相反，人類新皮層的神經(jīng)細(xì)胞與老鼠的神經(jīng)細(xì)胞的連接方式不同。這些是由柏林慈善基金會(charity - Universit tsmedizin)進行的一項新研究的結(jié)果，并發(fā)表在《科學(xué)》的科學(xué)*研究發(fā)現(xiàn)上，人類神經(jīng)元以一個方向交流，而老鼠的信號傾向于循環(huán)流動。這提高了人類大腦處理信息的效率和能力。這些發(fā)現(xiàn)將進一步推動人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展。
新大腦皮層是人類智力的關(guān)鍵結(jié)構(gòu)，厚度不到5毫米。在大腦的最外層，有200億個神經(jīng)元處理無數(shù)的感官知覺，計劃行動，形成我們意識的基礎(chǔ)。這些神經(jīng)元是如何處理這些復(fù)雜信息的呢?這在很大程度上取決于它們彼此之間的“連線”方式。
圖1 人類2-3層皮層微電路中的定向和非循環(huán)突觸連接
更復(fù)雜的新皮層——不同的信息處理
慈善基金會神經(jīng)生理學(xué)研究所所長J?rg Geiger教授解釋說:“我們以前對新皮層神經(jīng)結(jié)構(gòu)的理解主要是基于動物模型(如小鼠)的發(fā)現(xiàn)。在這些模型中，相鄰的神經(jīng)元頻繁地相互交流，就好像它們在對話一樣。一個神經(jīng)元向另一個神經(jīng)元發(fā)送信號，然后另一個神經(jīng)元再發(fā)回一個信號。這意味著信息經(jīng)常循環(huán)流動。”
人類的大腦皮層比老鼠的要厚得多，也復(fù)雜得多。盡管如此，研究人員之前假設(shè)——;部分由于缺乏數(shù)據(jù)——它遵循相同的基本連接原則。由蓋格領(lǐng)導(dǎo)的慈善研究小組現(xiàn)在使用非常罕見的組織樣本和最先進的技術(shù)來證明情況并非如此。
一種監(jiān)聽神經(jīng)元交流的聰明方法
在這項研究中，研究人員檢查了23名在慈善醫(yī)院接受神經(jīng)外科手術(shù)治療耐藥性癲癇的患者的腦組織。在手術(shù)過程中，醫(yī)學(xué)上有必要切除腦組織，以便進入其下方的病變結(jié)構(gòu)。患者已經(jīng)同意將這種組織用于研究目的。
為了能夠觀察人類新皮層最外層相鄰神經(jīng)元之間的信號流動，研究小組開發(fā)了一種改進版的“多片”技術(shù)。這使得研究人員可以同時監(jiān)聽多達10個神經(jīng)元之間的通信(詳細(xì)信息見后)。因此，他們能夠在細(xì)胞停止體外活動之前的短時間內(nèi)進行必要數(shù)量的測量來繪制網(wǎng)絡(luò)。總的來說，他們分析了近1170個神經(jīng)元之間的通信通道，其中有大約7200個可能的連接。
前饋而不是循環(huán)
他們發(fā)現(xiàn)，只有一小部分神經(jīng)元會相互對話。“在人類中，信息傾向于向一個方向流動。它很少直接或通過循環(huán)回到起點，”該出版物的第一作者Yangfan Peng博士解釋說。他曾在神經(jīng)生理學(xué)研究所從事這項研究，現(xiàn)在在慈善大學(xué)神經(jīng)學(xué)系和神經(jīng)科學(xué)研究中心工作。該團隊使用了一個計算機模擬，該模擬是根據(jù)人類網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)的相同原理設(shè)計的，以證明這種正向信號流在處理數(shù)據(jù)方面具有優(yōu)勢。
研究人員給人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)一個典型的機器學(xué)習(xí)任務(wù):從語音數(shù)字的錄音中識別正確的數(shù)字。模仿人類結(jié)構(gòu)的網(wǎng)絡(luò)模型比模仿老鼠的網(wǎng)絡(luò)模型在語音識別任務(wù)中獲得了更多的正確反應(yīng)。它的效率也更高，同樣的性能在小鼠模型中需要相當(dāng)于380個神經(jīng)元，而在人類模型中只需要150個。
人工智能的榜樣?
“我們在人類身上看到的定向網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)更強大，更節(jié)約資源，因為更多的獨立神經(jīng)元可以同時處理不同的任務(wù)，這意味著本地網(wǎng)絡(luò)可以存儲更多信息。目前還不清楚我們在顳葉皮層最外層的發(fā)現(xiàn)是否可以擴展到其他皮層區(qū)域，或者它們能在多大程度上解釋人類獨特的認(rèn)知能力。”
過去，人工智能開發(fā)人員在設(shè)計人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)時從生物模型中尋找靈感，但也獨立于生物模型優(yōu)化了他們的算法。
“許多人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)已經(jīng)使用了這種正向連接的某種形式，因為它在某些任務(wù)中提供了更好的結(jié)果。令人著迷的是，人類大腦也顯示出類似的網(wǎng)絡(luò)原理。這些對人類新皮層中具有成本效益的信息處理的見解可以為改進人工智能網(wǎng)絡(luò)提供進一步的靈感。”
關(guān)于方法
當(dāng)進行手術(shù)治療耐藥或難治性癲癇時，醫(yī)學(xué)上通常需要切除腦組織。為了在剛剛發(fā)表的研究中檢查這種有價值的組織，需要患者的明確同意。研究小組對患者的同意深表感謝。作者使用了一種被稱為“膜片鉗”的方法來分析神經(jīng)元之間的突觸通訊。在這項技術(shù)中，一個超薄的玻璃移液管附著在顯微鏡下的單個神經(jīng)元上，以測量或刺激細(xì)胞的電活動。這項研究利用了這種技術(shù)的一種先進形式，其中多個微移液管同時記錄多達10個神經(jīng)元的活動和連通性(“多片”方法)。
為了能夠精確定位移液器，該設(shè)備配備了能夠在納米范圍內(nèi)運動的機械臂。測量過程是極具挑戰(zhàn)性和勞動密集型的。同時使用兩個設(shè)備，研究小組可以研究每個組織樣本中神經(jīng)細(xì)胞之間的數(shù)百個連接。在活動停止之前，腦組織可以在體外的人工營養(yǎng)液中保存長達兩天。
參考資料
[1] Directed and acyclic synaptic connectivity in the human layer 2-3 cortical microcircuit
