大脑是个拥有数十亿神经元的复杂网络，其中每个神经元都通过突触同时与其他成千上万的神经元互相通信。然而，事实上神经元是通过几种极长的、称为树突树的分枝“臂”来收集很多突触传入信号的。 图像来源：《Scientific Reports》 1949年，Donald Hebb的开创性工作表明，大脑中的学习过程就是改变突触强度，而神经元则作为大脑中的计算单元。直到今天，这仍然是最常见的假设。 利用关于神经元的新型理论成果和实验，以色列巴伊兰大学物理系和Gonda多学科大脑研究中心的Ido Kanter教授领导的一个研究团队证实，学习过程只发生在突触中这一将近70年的观点是错误的。 近日在发表在《Scientific Reports》上的一篇文章中，研究人员们对这种传统的认知提出了质疑。他们发现，学习过程其实是由多个树突完成的，类似于被人们归因到突触的缓慢学习机制。 Kanter教授说：“相比于学习只发生在突触中的情况，这个新发现的、发生在树突中的学习过程的速度要快得多。在这个新型的树突学习过程中，每个神经元有几个自适应参数，而在突触学习场景中，存在成千上万微小且敏感的参数。” 这个新提出的学习场景表明，学习过程发生在距离神经元非常近的几个树突中，而不是过去认为的那样。Kanter说：“我们有必要在摩天大楼上面放置微小且灵敏的卫生传感器来测试我们呼吸的空气质量吗？还是应该在鼻子附近用一个或几个传感器来测量？同样，对于神经元来说，评估离自己的计算单元最近的信号更加有效率。” Hebb的理论已经对科学界产生了70年的影响，以至于没有人提出不同意见。此外，突触和树突以串联的方式连接在神经元上，所以学习过程发生的确切位置似乎无关紧要。 大脑中旧突触（红色）和新树突（绿色）的学习场景。在中间，拥有两个树突树的神经元通过成千上万微小的可调的学习参数（即突触，红色值表示）收集进来的信号。在新的树突学习场景（右）中，只有两个可调节的红色值，位于神经元这个计算单元附近。如果一个神经元要收集进来的信号，这种程度相当于，一个人的手要像摩天大楼那样长才可以用手指触碰到上面的东西（左）。 图片来源: Prof. Ido Kanter |
|
|
