科学家发现人工神经网络与人脑之间的本质区别

科学家发现人工神经网络与人脑之间的本质区别

科学家们发现，人脑在处理记忆时并非像计算机那样简单地存储和检索信息，而是会随着时间的推移不断调整记忆关联。这种被称为"表征漂移"的现象，揭示了人脑与人工神经网络之间的重要区别。

纽约哥伦比亚大学的一组神经科学家最近发表了一项研究，证明了他们所说的小鼠大脑中的"代表性漂移"。

长期以来人们一直认为，大脑中的神经元将体验和记忆与静态模式联系起来。从本质上讲，这意味着当你闻到棉花糖时，大脑中的某些神经元会激活，而当你闻到比萨时，不同的神经元会激活。

但是，科学家们不再相信当你闻棉花糖时会像上次闻棉花糖一样激活相同的神经元。

这就是我们所说的"表征漂移"或"大脑漂移"的意思。不是每次都启动完全相同的神经元，而是不同位置的不同神经元启动以表示相同的概念。

科学家们在实验室实验中使用了老鼠及其嗅觉，因为它代表了抽象记忆的短暂本质，和我们其他大脑连接的静态本质。

研究小组发现，尽管我们可以通过气味识别物体，但随着时间的推移，我们的大脑对相同气味的感知会有所不同。如果你再闻一口，一个月后你闻到的气味会在一个月后有完全不同的表现。

有趣的部分：科学家们真的不知道为什么。这是因为他们正在开辟一条鲜有人涉足的道路。关于大脑如何感知记忆，以及为什么某些记忆似乎可以在大脑的各个区域之间稳定传送。

在许多方面，我们的大脑功能类似于二元人工神经网络。然而，大脑灰质与人类工程师精心绘制的人工智能系统之间的明显差异，可能是我们找到逆向工程感知、意识和生命秘密所需的一切的地方。

根据科学家的描述，人脑似乎会随着时间的推移调整记忆关联，就像汽车中的调频收音机一样。根据时间和经验如何改变你和你对世界的看法，你的大脑可能只是重新适应现实，以便无缝地整合新信息。

这表明我们不会"删除"我们的旧记忆，也不会像替换文件夹的内容那样简单地更新它们。相反，我们重新建立与现实的联系，并在我们的大脑网络中分发数据。

也许驱动数据在人脑中整合的机制，也就是说，如何控制看似不可预测的信息在神经元之间的分布，是我们现代人工神经网络和机器学习系统所缺少的。

本文原文来自先驱网