研究者發(fā)現(xiàn)，與傳統(tǒng)計算機(jī)的01編碼制不同，腦細(xì)胞有26種不同的“編碼”方式。他們計算出大腦可以存儲1PB的信息。
“這不啻為神經(jīng)科學(xué)界的一枚重磅炸彈。”美國加州拉霍亞索爾克研究所的生物學(xué)家Terry Sejnowski說道。“最新結(jié)果顯示，保守估計，大腦實(shí)際記憶容量是我們之前認(rèn)為的10倍。”
一
神奇的計算機(jī)
不僅如此，人腦在儲存這樣多得令人難以置信的信息的同時，還可以攝取足夠的能量來點(diǎn)亮一個低瓦數(shù)的燈泡。
與此形成鮮明對比的是，有這樣內(nèi)存和處理力的計算機(jī)運(yùn)行起來需要10億瓦電量，或者用研究論文的共同作者、索爾克研究所的神經(jīng)科學(xué)家Tom Bartol的話說，“需要一整座核電站來運(yùn)行這樣的電腦，而我們的大腦只需20瓦就夠了”。
團(tuán)隊(duì)的研究重心是海馬體。海馬體在大腦的學(xué)習(xí)和短期記憶中扮演著重要角色。
為了解開大腦之謎，研究團(tuán)隊(duì)提取了很少一塊大鼠海馬體，以防腐液浸泡，然后用極為鋒利的金剛石刀像“切橙子”一樣切下薄薄一片，嵌入塑料中，放置在顯微鏡下觀察并數(shù)字成像。
接下來，研究者們花了一年時間用紙筆來記錄他們看到的每種細(xì)胞。竭盡全力后，團(tuán)隊(duì)記錄了這片小得不能再小的組織樣本上的所有細(xì)胞?！耙桓祟愵^發(fā)的切面上能放下20個這樣的樣本。”Bartol說。
二
粒度分布
隨后，團(tuán)隊(duì)將這片組織中的所有神經(jīng)元或者說腦細(xì)胞進(jìn)行了統(tǒng)計，一共是450個。其中287個有研究者們想要的完整結(jié)構(gòu)。
神經(jīng)元的外形有點(diǎn)像隆起的畸形氣球，有著稱為軸突的長卷須和從細(xì)胞中伸出的樹突。軸突就像是腦細(xì)胞的輸出線，釋放出一系列名為神經(jīng)遞質(zhì)的分子，而樹突上的棘則越過突觸接收軸突放出的化學(xué)信號。之后，負(fù)責(zé)接收的腦細(xì)胞就會發(fā)出自身貯藏的神經(jīng)遞質(zhì)，將信號傳給其他神經(jīng)元——盡管更常見的情況是腦細(xì)胞并沒有任何反應(yīng)。
過去的研究證明最大突觸是最小突觸的60倍。體積上的區(qū)別反映了底層連接的強(qiáng)度——平均只有20%的神經(jīng)元會傳遞輸入的信號，而這一比例可隨時間遞增。
大腦回路得到的鍛煉越多（即神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)越被激活），當(dāng)某一神經(jīng)元發(fā)出信號時，該回路中另一神經(jīng)元被激發(fā)的概率就越高。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的增強(qiáng)過程似乎可使突觸的物理接觸點(diǎn)變大，增加它們能釋放出的神經(jīng)遞質(zhì)量，Bartol說。
Bartol指出，如果神經(jīng)元在本質(zhì)上是彼此隔著突觸隔空喊話，那么隔著更大的突觸交流的腦細(xì)胞無疑比隔著較小的突觸交流的腦細(xì)胞“嗓門”要大。
然而科學(xué)家并不確定有幾種大小的神經(jīng)元，也不知道在對信號的反應(yīng)上它們是如何變化的。
后來，Bartol、Sejnowski和他們的同事在那片海馬體切片中注意到了一些有趣的事情。約十分之一的時間里，一個軸突會與同一樹突的兩個不同樹突棘交流。這些特立獨(dú)行的軸突對樹突這兩處發(fā)出的信號完全相同，然而突觸的體積——即軸突與樹突“對話”的地方，卻有著平均8%的區(qū)別。這意味著兩者間交流的信息對下方突觸的自然變異率為8%。
因此，團(tuán)隊(duì)提出：如果突觸在體積上有60倍的差距，而突觸體積偶然變化的幾率是8%，那么在這一范圍內(nèi)，會有多少不同的突觸體積？被大腦檢測到區(qū)別的又有多少？
將這些數(shù)據(jù)與信號檢測論結(jié)合（即兩個信號多不同才會被大腦辨識出區(qū)別），研究者們發(fā)現(xiàn)神經(jīng)元存在26種體積。這從實(shí)質(zhì)上揭示了神經(jīng)元交流時“聲音”的“音量”有多少種。在此之前，研究者們認(rèn)為這些腦細(xì)胞只有寥寥數(shù)種不同體積。
從這點(diǎn)出發(fā)，研究者們準(zhǔn)確算出了任意兩個神經(jīng)元之間可傳遞的信息數(shù)量。計算機(jī)以比特為單位存儲數(shù)據(jù)，其值有兩種——0或者1。而一個神經(jīng)元產(chǎn)生的二進(jìn)制信息可以產(chǎn)生26種不同體積的神經(jīng)元。因此研究者們用信息基本原理計算了每個神經(jīng)元可以存儲多少比特的數(shù)據(jù)。
“為了把26這個數(shù)字轉(zhuǎn)化為比特單位，我們將其寫為2的n次冪等于26然后求n的解。得出的結(jié)果是n等于4.7比特。”Bartol說道。
這樣的存儲力是之前科學(xué)家們所認(rèn)為的10倍。
三
難以置信的效率
新發(fā)現(xiàn)還對大腦是如何在存儲信息的同時保持活躍提供了線索。事實(shí)上，大多數(shù)神經(jīng)元對輸入的信號不會做出反應(yīng)，然而身體可以高度精確地將這些信號解讀成物理結(jié)構(gòu)，這也部分解釋了為什么大腦比計算機(jī)的效率更高。
然而，盡管腦細(xì)胞平均80%的時間都是非活躍的，也仍然解釋不了計算機(jī)為何需要人腦所需能量的5千萬倍能量來完成同樣的任務(wù)。
“剩下的謎題或許需要將生物化學(xué)與計算機(jī)里的電子作比較才能解開了。計算機(jī)用電子進(jìn)行計算，電子在電線中流動會發(fā)出熱量，造成了能量的損失?！盉artol說。相比之下，生化途徑或許要高效得多，他補(bǔ)充道。
編譯：未來論壇 商白 來源：LiveScience 作者：Tia Ghose
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