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通过计算发现大脑的工作方式

加快神经科学的进步正在帮助我们了解大局面-动物如何行为以及涉及这些行为的大脑区域-以及小局面-分子,神经元和突触如何相互作用。但是,从整个大脑到神经元,这两个量表之间的知识差距很大。

由哥伦比亚工程学院Donovan计算机科学系教授Christos Papadimitriou领导的团队提出了一种新的计算系统,以在神经元和诸如语言之类的认知现象之间的中等水平扩展对大脑的理解。该小组的成员包括佐治亚理工学院的计算机科学家和格拉茨理工大学的神经科学家,他们已经开发出一种基于神经元集合的大脑结构,并证明了其在语言生成的句法处理中的用途。他们的模型于6月9日在线发布在PNAS上,与最近的实验结果一致。

“对我来说,了解大脑一直是一个计算问题,”帕帕第米特里乌(Papadimitriou)说,他五年前对大脑着迷。“因为不是,我不知道从哪里开始。”

他受到哥伦比亚研究人员和诺贝尔奖获得者理查德·阿克塞尔(Richard Axel)的鼓励,他最近指出:“我们没有将神经活动转化为思想和行动的逻辑。” Papadimitriou想知道如果他将这种“逻辑”解释为像Python这样的编程语言会发生什么:就像Python操纵数字一样,大脑的逻辑操纵神经元的数量。

他和他的团队开发了一种计算系统,即“程序集演算”,它涵盖了对似乎参与诸如识别记忆,概念和单词之类的认知过程的神经元的集合或大量操作。就像可以将Python程序编译为机器代码并执行的方式一样,汇编演算原理上也可以翻译成神经元和突触的语言。研究人员能够通过分析和仿真证明,该系统在神经元和突触的水平上似乎是可以实现的。

“因此,我们终于阐明了关于Axel寻求的'逻辑'的性质及其支持证据的理论,”也是数据科学研究所成员的帕帕第米特里乌(Papadimitriou)说。“现在是最困难的部分,神经科学家会认真对待我们的理论,并试图寻找证据证明这种事情发生在大脑中,还是没有发生?”

在美国国家科学基金会(National Science Foundation)的三年资助下,研究小组目前正与CUNY的实验神经心理学家合作,对人类进行功能磁共振成像实验,以检查他们对语言理论的预测。

这项研究的标题是“神经元集合的脑计算”。

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