导读 科学家称，大脑神经元产生的模式可用于阐明大脑的功能，并让我们离制造智能机器人更近一步。今天，来自纽卡斯尔大学和苏黎世大学、苏黎世联
科学家称，大脑神经元产生的模式可用于阐明大脑的功能，并让我们离制造智能机器人更近一步。
今天，来自纽卡斯尔大学和苏黎世大学、苏黎世联邦理工学院和加州理工学院的国际团队在PLoS Computational Biology上发表了他们的研究，表明神经元的结构方式和它们产生的模式可以用来解释它们的行为方式和功能。
研究人员对视觉皮层中负责视觉的神经元进行建模，表明看似随机的模式可以用简单的发育规则来解释。
反过来，这些重复出现的模式可用于更好地理解神经元如何组织它们的连接以相互通信。
该研究的合著者、计算机学院研究员 Roman Bauer 博士解释说：
“乍一看，人脑中的神经元网络错综复杂，你会认为不可能开始理解它们是如何连接在一起的。
“但我们已经表明，某些神经元会产生遵循一些非常简单规则的特定模式。
“如果我们能在大脑中发现这些模式，那么我们就可以用它们来预测那些特定神经元的行为方式。”
Bauer 博士将他们的工作重点放在丘脑和大脑皮层区域之间的联系上，他说，如果我们能够了解动物如何感知视觉刺激和识别物体，它可能会彻底改变当前的技术。
“当我们改变一个物体的方向时，大脑仍然将它识别为同一个物体，并很容易地适应不断变化的情况。但目前的人工智能在这方面存在一个真正的问题。
“如果我们能够将大脑简化为一些可以通过技术转换的关键模式，那么就有可能创造出真正模仿人类大脑的人工智能。
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