摘要：与之前的假设相反，人类新皮层的神经细胞与小鼠的神经细胞的连接方式不同。
与之前的假设相反，人类新皮层的神经细胞与老鼠的神经细胞的连接方式不同。这些是由柏林慈善基金会(charity - Universit tsmedizin)进行的一项新研究的结果，并发表在《科学》的科学*研究发现上，人类神经元以一个方向交流，而老鼠的信号倾向于循环流动。这提高了人类大脑处理信息的效率和能力。这些发现将进一步推动人工神经网络的发展。
新大脑皮层是人类智力的关键结构，厚度不到5毫米。在大脑的最外层，有200亿个神经元处理无数的感官知觉，计划行动，形成我们意识的基础。这些神经元是如何处理这些复杂信息的呢?这在很大程度上取决于它们彼此之间的“连线”方式。
图1 人类2-3层皮层微电路中的定向和非循环突触连接
更复杂的新皮层——不同的信息处理
慈善基金会神经生理学研究所所长Jörg Geiger教授解释说:“我们以前对新皮层神经结构的理解主要是基于动物模型(如小鼠)的发现。在这些模型中，相邻的神经元频繁地相互交流，就好像它们在对话一样。一个神经元向另一个神经元发送信号，然后另一个神经元再发回一个信号。这意味着信息经常循环流动。”
人类的大脑皮层比老鼠的要厚得多，也复杂得多。尽管如此，研究人员之前假设——部分由于缺乏数据——它遵循相同的基本连接原则。由盖格领导的慈善研究小组现在使用非常罕见的组织样本和最先进的技术来证明情况并非如此。
一种监听神经元交流的聪明方法
在这项研究中，研究人员检查了23名在慈善医院接受神经外科手术治疗耐药性癫痫的患者的脑组织。在手术过程中，医学上有必要切除脑组织，以便进入其下方的病变结构。患者已经同意将这种组织用于研究目的。
为了能够观察人类新皮层最外层相邻神经元之间的信号流动，研究小组开发了一种改进版的“多片”技术。这使得研究人员可以同时监听多达10个神经元之间的通信(详细信息见后)。因此，他们能够在细胞停止体外活动之前的短时间内进行必要数量的测量来绘制网络。总的来说，他们分析了近1170个神经元之间的通信通道，其中有大约7200个可能的连接。
前馈而不是循环
他们发现，只有一小部分神经元会相互对话。“在人类中，信息倾向于向一个方向流动。它很少直接或通过循环回到起点，”该出版物的第一作者Yangfan Peng博士解释说。他曾在神经生理学研究所从事这项研究，现在在慈善大学神经学系和神经科学研究中心工作。该团队使用了一个计算机模拟，该模拟是根据人类网络架构的相同原理设计的，以证明这种正向信号流在处理数据方面具有优势。
研究人员给人工神经网络一个典型的机器学习任务:从语音数字的录音中识别正确的数字。模仿人类结构的网络模型比模仿老鼠的网络模型在语音识别任务中获得了更多的正确反应。它的效率也更高，同样的性能在小鼠模型中需要相当于380个神经元，而在人类模型中只需要150个。
人工智能的榜样?
“我们在人类身上看到的定向网络架构更强大，更节约资源，因为更多的独立神经元可以同时处理不同的任务，这意味着本地网络可以存储更多信息。目前还不清楚我们在颞叶皮层最外层的发现是否可以扩展到其他皮层区域，或者它们能在多大程度上解释人类独特的认知能力。”
过去，人工智能开发人员在设计人工神经网络时从生物模型中寻找灵感，但也独立于生物模型优化了他们的算法。
“许多人工神经网络已经使用了这种正向连接的某种形式，因为它在某些任务中提供了更好的结果。”“令人着迷的是，人类大脑也显示出类似的网络原理。这些对人类新皮层中具有成本效益的信息处理的见解可以为改进人工智能网络提供进一步的灵感。”
关于方法
当进行手术治疗耐药或难治性癫痫时，医学上通常需要切除脑组织。为了在刚刚发表的研究中检查这种有价值的组织，需要患者的明确同意。研究小组对患者的同意深表感谢。作者使用了一种被称为“膜片钳“的方法来分析神经元之间的突触通讯。在这项技术中，一个超薄的玻璃移液管附着在显微镜下的单个神经元上，以测量或刺激细胞的电活动。这项研究利用了这种技术的一种先进形式，其中多个微移液管同时记录多达10个神经元的活动和连通性(“多片”方法)。
为了能够精确定位移液器，该设备配备了能够在纳米范围内运动的机械臂。测量过程是极具挑战性和劳动密集型的。同时使用两个设备，研究小组可以研究每个组织样本中神经细胞之间的数百个连接。在活动停止之前，脑组织可以在体外的人工营养液中保存长达两天。
参考资料
[1] Directed and acyclic synaptic connectivity in the human layer 2-3 cortical microcircuit
摘要：与之前的假设相反，人类新皮层的神经细胞与小鼠的神经细胞的连接方式不同。
与之前的假设相反，人类新皮层的神经细胞与老鼠的神经细胞的连接方式不同。这些是由柏林慈善基金会(charity - Universit tsmedizin)进行的一项新研究的结果，并发表在《科学》的科学*研究发现上，人类神经元以一个方向交流，而老鼠的信号倾向于循环流动。这提高了人类大脑处理信息的效率和能力。这些发现将进一步推动人工神经网络的发展。
新大脑皮层是人类智力的关键结构，厚度不到5毫米。在大脑的最外层，有200亿个神经元处理无数的感官知觉，计划行动，形成我们意识的基础。这些神经元是如何处理这些复杂信息的呢?这在很大程度上取决于它们彼此之间的“连线”方式。
图1 人类2-3层皮层微电路中的定向和非循环突触连接
更复杂的新皮层——不同的信息处理
慈善基金会神经生理学研究所所长Jörg Geiger教授解释说:“我们以前对新皮层神经结构的理解主要是基于动物模型(如小鼠)的发现。在这些模型中，相邻的神经元频繁地相互交流，就好像它们在对话一样。一个神经元向另一个神经元发送信号，然后另一个神经元再发回一个信号。这意味着信息经常循环流动。”
人类的大脑皮层比老鼠的要厚得多，也复杂得多。尽管如此，研究人员之前假设——;部分由于缺乏数据——它遵循相同的基本连接原则。由盖格领导的慈善研究小组现在使用非常罕见的组织样本和最先进的技术来证明情况并非如此。
一种监听神经元交流的聪明方法
在这项研究中，研究人员检查了23名在慈善医院接受神经外科手术治疗耐药性癫痫的患者的脑组织。在手术过程中，医学上有必要切除脑组织，以便进入其下方的病变结构。患者已经同意将这种组织用于研究目的。
为了能够观察人类新皮层最外层相邻神经元之间的信号流动，研究小组开发了一种改进版的“多片”技术。这使得研究人员可以同时监听多达10个神经元之间的通信(详细信息见后)。因此，他们能够在细胞停止体外活动之前的短时间内进行必要数量的测量来绘制网络。总的来说，他们分析了近1170个神经元之间的通信通道，其中有大约7200个可能的连接。
前馈而不是循环
他们发现，只有一小部分神经元会相互对话。“在人类中，信息倾向于向一个方向流动。它很少直接或通过循环回到起点，”该出版物的第一作者Yangfan Peng博士解释说。他曾在神经生理学研究所从事这项研究，现在在慈善大学神经学系和神经科学研究中心工作。该团队使用了一个计算机模拟，该模拟是根据人类网络架构的相同原理设计的，以证明这种正向信号流在处理数据方面具有优势。
研究人员给人工神经网络一个典型的机器学习任务:从语音数字的录音中识别正确的数字。模仿人类结构的网络模型比模仿老鼠的网络模型在语音识别任务中获得了更多的正确反应。它的效率也更高，同样的性能在小鼠模型中需要相当于380个神经元，而在人类模型中只需要150个。
人工智能的榜样?
“我们在人类身上看到的定向网络架构更强大，更节约资源，因为更多的独立神经元可以同时处理不同的任务，这意味着本地网络可以存储更多信息。目前还不清楚我们在颞叶皮层最外层的发现是否可以扩展到其他皮层区域，或者它们能在多大程度上解释人类独特的认知能力。”
过去，人工智能开发人员在设计人工神经网络时从生物模型中寻找灵感，但也独立于生物模型优化了他们的算法。
“许多人工神经网络已经使用了这种正向连接的某种形式，因为它在某些任务中提供了更好的结果。令人着迷的是，人类大脑也显示出类似的网络原理。这些对人类新皮层中具有成本效益的信息处理的见解可以为改进人工智能网络提供进一步的灵感。”
关于方法
当进行手术治疗耐药或难治性癫痫时，医学上通常需要切除脑组织。为了在刚刚发表的研究中检查这种有价值的组织，需要患者的明确同意。研究小组对患者的同意深表感谢。作者使用了一种被称为“膜片钳”的方法来分析神经元之间的突触通讯。在这项技术中，一个超薄的玻璃移液管附着在显微镜下的单个神经元上，以测量或刺激细胞的电活动。这项研究利用了这种技术的一种先进形式，其中多个微移液管同时记录多达10个神经元的活动和连通性(“多片”方法)。
为了能够精确定位移液器，该设备配备了能够在纳米范围内运动的机械臂。测量过程是极具挑战性和劳动密集型的。同时使用两个设备，研究小组可以研究每个组织样本中神经细胞之间的数百个连接。在活动停止之前，脑组织可以在体外的人工营养液中保存长达两天。
参考资料
[1] Directed and acyclic synaptic connectivity in the human layer 2-3 cortical microcircuit
