浙江
以往人們普遍認為，人類大腦之所以具備驚人的智慧，主要得益于其龐大的神經元數量以及錯綜復雜的細胞間連接。然而，近期一項發表在《美國國家科學院院刊》（PNAS）上的最新研究表明，人類非凡認知能力的根源不僅在于宏觀的規模，更在于單個神經元自身就擁有超乎想象的強大計算能力。
該研究由耶路撒冷希伯來大學的伊丹·塞格夫（Idan Segev）教授和米奇·倫敦（Mickey London）教授率領，并聯合了埃德蒙和莉莉·薩弗拉腦科學中心（ELSC）的博士生伊多·艾森布和（Ido Aizenbud）與達妮埃拉·約埃利（Daniela Yoeli），以及阿姆斯特丹自由大學的克里斯·德科克（Chris de Kock）教授共同完成。
長期以來，科學界習慣于將神經元簡化為一個簡單的開關，只負責接收信號并決定是否發放電信號。但最新研究發現，人類大腦皮層（負責高級思維的外層結構）中的單個神經元實際上是一個高度復雜的微型信息處理單元。它們不僅能收集信號，還能通過極其復雜的內部機制對輸入的信息進行精細組合與加工，其單細胞的處理能力甚至可以比肩深度人工神經網絡。
為了公平衡量不同哺乳動物神經元的計算復雜度，研究團隊借助人工智能和計算機建模技術構建了一個數字“模仿者”。他們測試了人工神經網絡需要達到多深的層級，才能準確復現生物神經元輸入信號與輸出反應之間的關系。研究發現，生物細胞越復雜，所需要的人工網絡層級就越深，而人類大腦皮層的神經元始終需要更復雜的人工網絡來模仿。
研究人員指出，人類神經元的這一巨大優勢，主要源于其豐富的樹突樹分支結構以及獨特的電生理特性。這些獨特的物理結構使得神經元不僅僅是簡單地將輸入信號相加，而是能夠對復雜的信息組合進行深度的分析與處理。這一發現顛覆了傳統認知，表明人類的高級思維、語言、想象力與創造力，可能從單個神經元內部的復雜計算就已經拉開了序幕。
此外，該研究建立的全新計算框架不僅有助于科學家進一步揭示人類思考和學習的細胞機制，也將對新一代類腦人工智能的發展產生深遠影響。未來的人工智能系統或許不再依賴于單純堆砌簡單單元的層數，而是可以通過引入具備更強單體處理能力的復雜計算單元，開辟出一條更貼近生物神經系統的新路徑。
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