科学家发现婴儿大脑与人工智能模型惊人相似

科学家发现婴儿大脑与人工智能模型惊人相似 与许多动物相比，人类在出生后很长一段时间内都是无助的。许多动物，如马和鸡，出生当天就能行走。这种漫长的无助期使人类婴儿处于危险之中，也给父母带来了巨大的负担，但令人惊讶的是，这种无助期却经受住了进化的压力。跨物种研究的启示"自 20 世纪 60 年代起，科学家们就认为人类婴儿表现出的无助感是由于出生时的限制造成的。他们认为，人类婴儿头大，必须早产，导致大脑发育不成熟，无助期长达一岁。"认知神经科学教授、论文第一作者罗德里-库萨克（Rhodri Cusack）教授解释说。研究团队由库萨克教授、美国奥本大学克里斯蒂娜-查韦特教授和 DeepMind 高级人工智能研究员 Marc'Aurelio Ranzato 博士组成，库萨克教授利用神经成像技术测量婴儿大脑和心智的发育情况；克里斯蒂娜-查韦特教授负责比较不同物种的大脑发育情况；DeepMind 高级人工智能研究员 Marc'Aurelio Ranzato 博士负责比较不同物种的大脑发育情况。"我们的研究比较了不同动物物种的大脑发育情况。它借鉴了一个长期项目时间转换"（Translating Time），该项目将不同物种的相应年龄等同起来，从而确定人类大脑在出生时比许多其他物种更加成熟。"研究人员利用脑成像技术发现，人类婴儿大脑中的许多系统已经开始运作，并能处理来自感官的丰富信息流。这与人们长期以来认为婴儿大脑的许多系统尚未发育成熟，无法发挥作用的观点相矛盾。研究小组随后将人类的学习与最新的机器学习模型进行了比较，在后者中，深度神经网络受益于"无助"的预训练期。在过去，人工智能模型是直接根据所需的任务进行训练的，例如训练自动驾驶汽车识别它们在道路上看到的东西。但现在，模型最初都是经过预先训练，以便在海量数据中发现模式，而不执行任何重要任务。由此产生的基础模型随后用于学习特定任务。研究发现，这种方法最终会加快新任务的学习速度，并提高性能。对未来人工智能发展的影响"我们提出，人类婴儿也同样利用婴儿期的'无助'期进行预训练，学习强大的基础模型，并在以后的生活中以高性能和快速泛化来支撑认知。这与近年来在生成式人工智能领域取得重大突破的强大机器学习模型非常相似，例如OpenAI的ChatGPT或Google的Gemini，"库萨克教授解释道。研究人员表示，未来对婴儿学习方式的研究很可能会启发下一代人工智能模型。"虽然人工智能取得了重大突破，但基础模型比婴儿消耗大量能源，需要的数据也多得多。了解婴儿是如何学习的，可能会对下一代人工智能模型有所启发。"他最后说："下一步的研究将是直接比较大脑和人工智能的学习情况。"编译自/scitechdailyDOI: 10.1016/j.tics.2024.05.001 ... PC版： 手机版：

科学家利用模糊光三维打印高质量镜片

科学家利用模糊光三维打印高质量镜片 访问：Saily - 使用eSIM实现手机全球数据漫游 安全可靠 源自NordVPN 研究人员开发了一种名为模糊层析成像的新型 3D 打印方法，可以快速生产出具有商业级光学质量的微透镜。他们使用这种技术打印了一个微型透镜阵列，图中的微型透镜阵列由一组镊子夹持。图片来源：加拿大国家研究理事会丹尼尔-韦伯在光学出版集团（Optica Publishing Group）的高影响力研究期刊《光学》（Optica）上，这些研究人员展示了这种新方法，用它制作了一个毫米大小的平凸透镜，其成像性能与市售玻璃透镜类似。他们还表明，这种方法可以在 30 分钟内生产出可以使用的光学元件。韦伯说："由于层析 3D 打印机和所使用的材料价格低廉，我们预计这种方法对于经济高效地快速制作光学元件原型非常有价值。此外，层析 3D打印固有的自由形态特性可以让光学设计师用形状复杂的打印光学器件取代多个标准光学器件，从而简化设计。"这项新技术使用定制的投影透镜来模糊用于固化光敏树脂的激光束。这样就产生了光学上光滑的表面，从而可以打印出商业质量的镜片，如左下角所示的镜片。资料来源：加拿大国家研究理事会丹尼尔-韦伯断层体积增材制造是一种相对较新的制造方法，它利用投射光在特定区域固化光敏树脂。它可以在没有任何支撑结构的情况下一次性打印出整个部件。然而，现有的层析成像方法无法直接打印出成像质量的透镜，因为所使用的铅笔状光束会造成条纹，从而导致部件表面出现小棱角。虽然可以使用后处理步骤来创建光滑的表面，但这些方法增加了时间和复杂性，从而失去了与断层打印相关的快速原型制作优势。韦伯博士说："光学元件的制造成本很高，因为一个正常的透镜需要严格的技术指标，而且制造过程复杂耗时。模糊层析成像技术可用于以低成本的方式进行自由形态设计。随着技术的成熟，它可以更快地制作出新光学设备的原型，这对从商业制造商到车库发明家的任何人都非常有用。"为了测试这种新方法，研究人员首先制作了一个简单的平凸透镜，结果表明它的成像分辨率与具有相同物理尺寸的商用玻璃透镜相当。它还表现出微米级的形状误差、亚纳米级的表面粗糙度和接近玻璃透镜的点展宽函数。他们还利用模糊层析技术制作了一个 3×3 的微透镜阵列，并将其与用传统层析 3D 打印技术打印的阵列进行了比较。他们发现，由于表面粗糙度较大，用传统方法打印的阵列无法对名片成像，但用模糊层析成像技术打印的阵列却可以。此外，研究人员还演示了将球透镜叠印到光纤上，这在以前只能通过一种称为双光子聚合的增材制造技术来实现。目前，他们正致力于通过优化光图案设计方法和将材料参数纳入打印过程来提高组件精度。他们还希望实现打印时间的自动化，使系统足够强大，使其能够用于商业用途。韦伯说："断层三维打印技术是一个迅速成熟的领域，在许多应用领域都得到了应用。在这里，我们利用这种三维打印方法的内在优势来制造毫米级的光学元件。这样，我们就为光学制造技术增加了一种快速、低成本的替代方法，有可能对未来技术产生影响。"编译来源：ScitechDaily ... PC版： 手机版：

神经科学家揭示大脑如何决定记忆内容

神经科学家揭示大脑如何决定记忆内容 最近的研究发现，海马体中的"锐波涟漪"是一种大脑机制，它决定了哪些日常经历会成为永久记忆，闲暇时的显著涟漪会导致睡眠中的记忆巩固。神经科学家在过去几十年中发现，大脑会在当晚的睡眠中将一些日常经历转化为持久记忆。最近的一项研究介绍了一种机制，它能决定哪些记忆足够重要，可以保存在大脑中，直到睡眠将其永久固化。在纽约大学格罗斯曼医学院研究人员的领导下，这项研究围绕着被称为神经元的脑细胞展开，这些神经元通过"发射"或使其正负电荷的平衡发生波动来传输编码记忆的电信号。在一个名为海马体的大脑区域中，大群神经元有节奏地循环发射信号，在几毫秒内产生信号序列，这些信号可以编码复杂的信息。这些向大脑其他部分发出的"呼喊"被称为"尖波涟漪"，代表了 15% 的海马神经元近乎同时发射的信号，因其活动被电极捕捉并记录在图表上时所呈现的形状而得名。过去的研究将波纹与睡眠中记忆的形成联系在一起，而最近发表在《科学》杂志上的这项新研究发现，紧接着5到20个尖锐波纹的白天事件在睡眠中会被更多地重放，从而巩固为永久记忆。而很少或没有尖锐波纹的事件则无法形成持久记忆。该研究的资深作者、纽约大学朗贡卫生院神经科学与生理学系比格斯神经科学教授、医学博士 György Buzsáki 说："我们的研究发现，尖锐波纹是大脑用来'决定'保留和丢弃什么的生理机制。"这项新研究基于一个已知的模式：包括人类在内的哺乳动物会体验世界片刻，然后暂停，再体验一会儿，然后再暂停。研究报告的作者说，在我们关注某件事情之后，大脑计算往往会切换到一种"闲置"的重新评估模式。这种瞬间停顿在一天中都会发生，但最长的空闲期发生在睡眠中。Buzsaki 及其同事之前已经证实，当我们积极探索感官信息或移动时，不会出现锐波纹波，只有在之前或之后的空闲停顿期间才会出现锐波纹波。目前的研究发现，尖锐的波状三角形代表了觉醒后这种停顿期间的自然标记机制，标记的神经元模式会在任务后的睡眠中重新激活。重要的是，我们知道尖锐的波状纹是由海马"位置细胞"按照特定顺序发射的，我们进入的每一个房间和老鼠进入的每一个迷宫臂都是由这种细胞编码的。对于被记住的记忆，同样的细胞会在我们睡觉时高速发射，"每晚回放记录的事件数千次"。这个过程加强了相关细胞之间的联系。在本次研究中，研究小组通过电极跟踪了小鼠连续运行迷宫的过程，这些海马细胞群尽管记录的经历非常相似，但却随着时间的推移而不断变化。这首次揭示了在迷宫运行过程中，涟漪在清醒时暂停，然后在睡眠时重放。当小鼠在每次跑完迷宫后停下来享用含糖食物时，通常会记录到尖锐的波状瘫痪。作者说，小鼠食用奖励后，大脑就会从探索模式切换到闲置模式，从而出现锐波瘫痪。通过使用双面硅探针，研究小组能够在迷宫运行期间同时记录动物海马中的多达 500 个神经元。这反过来又带来了挑战，因为独立记录的神经元越多，数据就会变得异常复杂。为了获得对数据的直观理解、可视化神经元活动并形成假设，研究小组成功地减少了数据的维数，在某种程度上就像把三维图像转换成平面图像一样，而且没有失去数据的完整性。第一作者、布扎基实验室的研究生杨婉楠（Winnie）博士说："我们努力将外部世界排除在外，研究哺乳动物大脑先天和潜意识中将某些记忆标记为永久记忆的机制。为什么会进化出这样一个系统仍然是个谜，但未来的研究可能会揭示出一些设备或疗法，它们可以调整尖锐的波纹，从而改善记忆，甚至减少对创伤事件的回忆"。编译来源：ScitechDaily参考文献:《海马体锐波涟漪对记忆经验的选择》，作者：Wannan Yang、Chen Sun、Roman Huszár、Thomas Hainmueller、Kirill Kiselev 和 György Buzsáki，2024 年 3 月 28 日，《科学》。DOI: 10.1126/science.adk8261 ... PC版： 手机版：

科学家搞清楚大脑如何清除垃圾

科学家搞清楚大脑如何清除垃圾 大脑有约 1700 亿个细胞，它们在执行例行任务时会产生大量垃圾。为了保持健康，大脑需要清理掉垃圾。但它是如何清理清除垃圾的？两个研究团队在《自然》期刊上发表了三篇论文，详细描述了大脑的垃圾清理系统。这项研究将有助于科学家更好的理解、治疗和预防脑部疾病。研究发现，睡眠时慢电波会将细胞周围液体从大脑深处推向表面，然后通过一个复杂分界面将液体中的垃圾吸收到血液中，带到肝脏和肾脏，排到体外。其中一种垃圾是淀粉样蛋白，它会在阿尔茨海默病患者大脑中形成黏性斑块。华盛顿大学研究神经退行性疾病的 Jeffrey Iliff 称，越来越多的证据表明阿尔茨海默病患者大脑垃圾清理系统受损了，如果能恢复清理系统也许有可能预防阿尔茨海默病。 via Solidot

科学家发现防止我们迷路的大脑活动模式

科学家发现防止我们迷路的大脑活动模式 这项研究确定了大脑中精细调整的头部方向信号。这些结果与在啮齿类动物身上发现的神经密码相当，对理解帕金森症和阿尔茨海默氏症等疾病具有重要意义。测量人在运动时的神经活动具有挑战性，因为现有的大多数技术都要求参与者尽可能保持静止。在这项研究中，研究人员利用移动脑电图设备和动作捕捉克服了这一难题。第一作者本杰明-J-格里菲斯博士说："掌握前进方向非常重要。在估计自己的位置和方向时，即使是很小的错误也会带来灾难性的后果。我们知道，鸟类、大鼠和蝙蝠等动物的神经回路可以让它们保持方向，但我们对人类大脑在现实世界中如何管理这一点却知之甚少，令人惊讶。"一组 52 名健康参与者参加了一系列运动跟踪实验，同时通过头皮脑电图记录了他们的大脑活动。通过这些实验，研究人员可以监测参与者在根据不同电脑显示器上的提示移动头部以确定方向时发出的大脑信号。在另一项研究中，研究人员监测了 10 名参与者的信号，这些人已经因癫痫等疾病接受了颅内电极监测。所有任务都会促使参与者移动头部，有时甚至只移动眼睛，脑电图帽和颅内脑电图（iEEG）记录了这些动作产生的大脑信号，前者用于测量来自头皮的信号，后者用于记录来自海马体和邻近区域的数据。在考虑了肌肉运动或参与者在环境中的位置等因素对脑电图记录造成的"混淆"后，研究人员能够显示出一种微调的方向信号，这种信号可以在参与者头部方向发生物理变化之前被检测到。格里菲斯博士补充说："分离这些信号使我们能够真正关注大脑如何处理导航信息，以及这些信号如何与视觉地标等其他线索一起发挥作用。我们的方法为探索这些特征开辟了新的途径，对神经退行性疾病的研究，甚至对改进机器人和人工智能中的导航技术都有意义"。在今后的工作中，研究人员计划将他们的学习成果应用于研究大脑如何在时间中导航，以找出类似的神经元活动是否对记忆起作用。编译来源：ScitechDaily ... PC版： 手机版：

科学家绘制人类大脑一小部分的高分辨率地图

科学家绘制人类大脑一小部分的高分辨率地图 根据发表在《》期刊上的一项研究，哈佛和 Google 的科学家绘制出人类大脑一小部分的高分辨率 3D 地图。图谱揭示了脑细胞神经元之间的新连接模式，以及围绕自身形成结的细胞，以及几乎互为镜像的成对神经元。3D 地图覆盖了大约一立方毫米的体积，是整个大脑的百万分之一，包含了大约 57,000 个细胞和 1.5 亿个突触。它包含了 1.4 pb 的庞大数据。这块大脑碎片取自一名 45 岁的女性，当时她正在接受治疗癫痫的手术。它来自大脑皮层，这是大脑中负责学习、解决问题和处理感官信号的部分。样品浸泡在防腐剂中，并用重金属染色，使细胞更容易被看到。研究人员将样本切成大约 5000 片每片只有 34 纳米厚可以用电子显微镜成像。他们建立了 AI 模型，能将显微镜图像拼接在一起，以 3D 方式重建整个样本。来源 ， 频道：@kejiqu 群组：@kejiquchat