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你休息的時候，你的大腦正在自動“復習”( 七 )

健康知識養生常識


五、小結
在本文中 ， 我們簡單介紹了生物神經回放的研究歷程及其特點 。 神經回放是大腦“離線期間”對先前經歷的神經元放電序列的順序重新激活 ， 這種重新激活可以在多個時間尺度上發生 ， 且具有正向、反向兩種不同的回放方向 ， 并且大腦不止可以在經歷后的相同環境中產生本地神經回放 ， 還可以在距離實際經歷更遙遠的其他環境中發生遠程神經回放 ， 多種形式的神經回放支持了生物體記憶鞏固、學習、決策、推理和規劃等多樣的認知過程 ， 且這種特定的大腦自發活動會在以海馬為核心的全腦尺度上產生和傳播 。
對類似神經回放的大腦無意識狀態下自發活動的研究可以幫助科學家不斷接近大腦的本質 ， 至今為止 ， 大腦依舊擁有著任何超級計算機都無法匹敵的能力：腦神經網絡大約包含1000億個神經元和100萬億個神經突觸 ， 如此龐大的網絡在信息加工上卻僅耗能約20W 。 并且神經元以幾毫秒的速度就可以實現生物互聯 ， 對組件級的故障又具有優異的容錯性 。
在信息技術高度發展的當代 ， 如何從此類現象中汲取靈感、制造出更優的human-level的人工智能是各個領域科學家都需要關注的問題 。
除此之外 ， 盡管隨著技術的更新 ， 科學對人腦神經回放研究的限制正在不斷被解除 ， 但是生物神經回放依舊遺留著太多需要去探索的問題：神經回放在多大程度上是自發的 ， 其是否需要認知資源的參與 ， 又有什么因素會對其產生影響？在自然的生活下 ， 面對海量的信息輸入 ， 大腦會選擇什么內容進行回放？神經回放的強度和速度是否會又如何受到調節？
很多神經科學研究者對這些問題依舊束手無策 ， 但隨著計算機技術的發展 ， 深度學習網絡等領域的發展 ， 神經學家們也有了更多探索的路徑和方法 ， 這些工具也正變得越來越適合解決具有挑戰性的神經科學問題（Richardsetal. ， 2019） 。
神經科學和計算機科學正在成為兩門不斷交叉和融合的學科 ， 彼此都可以從對方的研究中獲得靈感和啟發 ， 在下期推文中 ， 我們將介紹計算機學家如何受到人腦神經回放的啟發 ， 創造出更低功耗、可持續學習的人工神經回放 。
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