科技日報北京4月22日電 （記者張佳欣）德國柏林夏里特醫(yī)學院研究發(fā)現(xiàn)，人類神經(jīng)元并不像小鼠的神經(jīng)元那樣以環(huán)路形式傳遞信息，而是主要沿著一個方向進行通信。這一機制提高了人腦處理信息的效率和能力。相關成果發(fā)表在最近的《科學》雜志上。

大腦新皮層是關系人類智力的關鍵結構，厚度不到5毫米。在大腦最外層，200億個神經(jīng)元處理無數(shù)的感官感知、計劃行動，并構成人們思想意識的基礎。這些神經(jīng)元是如何處理所有這些復雜信息的？這在很大程度上取決于它們是如何“連接”在一起的。

研究人員解釋說，此前，人們對大腦皮層神經(jīng)結構的理解主要是基于小鼠等動物模型的發(fā)現(xiàn)。在這些模型中，相鄰神經(jīng)元頻繁地相互交流，就像在對話一樣。一個神經(jīng)元向另一個神經(jīng)元發(fā)出信號，然后那個神經(jīng)元發(fā)回信號。這意味著信息經(jīng)常循環(huán)流動。

新研究檢查了23名接受神經(jīng)外科手術治療耐藥性癲癇患者的腦組織。為了能觀察到人類大腦皮層最外層相鄰神經(jīng)元之間的信號流動，該團隊開發(fā)了一種升級版“多面體”技術，可同時監(jiān)聽多達10個神經(jīng)元之間發(fā)生的通信。他們通過測量來繪制網(wǎng)絡圖，總共分析了近1170個神經(jīng)元之間的通信通道以及大約7200個可能的連接。

研究人員發(fā)現(xiàn)，只有一小部分神經(jīng)元進行相互“對話”。對于人類來說，信息往往朝同一個方向流動，很少直接或通過循環(huán)回到起點。

研究人員讓人工神經(jīng)網(wǎng)絡完成了一項典型的機器學習任務：從語音數(shù)字的音頻記錄中識別正確的數(shù)字。模擬人腦結構的網(wǎng)絡模型比以小鼠的網(wǎng)絡模型對這一任務的反應更準確，效率也更高，在小鼠模型中達到相同性能需要相當于380個神經(jīng)元，而在人類模型中只需要150個神經(jīng)元。

這些對人類新皮質中信息處理的新發(fā)現(xiàn)可為完善人工智能網(wǎng)絡帶來新靈感。