科學家發現人腦活動的基本演算法，或成為 AI 開發的重要參考

知識 11-29

人類大約約有 86 億個神經元，其中每個神經元可以由數以萬計的突觸，這樣神經元之間的可能連接和溝通就達到了上萬億次。與其他動物相比，人類大腦皮層要發達得多，這也是人類大腦進行多種複雜活動的物質基礎。不過在這些看似複雜的活動背後，驅動人類大腦運作的可能只有一個最簡單的基本演算法：n =2?-1。

這是由奧古斯塔大學喬治亞學院的神經科學家 Joe Z. Tsien 博士提出的，他同時也是奧古斯塔大學腦部與行為發現研究所和喬治亞研究聯盟的聯合主任，「在認知和系統神經生物學上來說，這一相對簡單的數學邏輯是我們複雜大腦計算的基礎。」在 Tisen 看來，這一公式揭示的連接理論是一個基本的原則，解釋了人類大腦中數十億神經元是如何實現組裝和對齊的。這種設計不僅僅是為了學習新知識，而且還能從多種知識中進行歸納總結，得出更多的結論。

「智力主要是關於處理不確定性和無限可能性的學問。」Tisen 表示。當人類在面對需要識別的任務時，一組相似的神經元就會聚團進行數據處理。之後，這些集合就會成為「功能連接性主題」，或者 FCM，用於進一步處理這些基礎知識的每一種可能性。例如，我們在看到大米之後不僅能夠把這種物體識別出來，大腦還能夠進一步認識到這是一種重要的事物，會出現在每一頓飯桌上，能夠維持人類生命活動等等。思維越是複雜，FCM 就越大。

這就是人類能夠對客觀世界的多種物體進行高度概念化並加入認知的基礎原理，也是人類能夠進行學習的重要基礎機制。「你知道一個辦公室是一個辦公室，而且任何地方的辦公室你都能分辨出來，這就是一個辦公室。」Tisen 舉例解釋了概念化的作用。

Tisen 和他的團隊是在去年 10 月份首次在《神經科學趨勢》雜誌上發表了這一理論的。現在，團隊已經在動物大腦 7 個不同的區域對此進行了記錄和驗證。「如果要證明這是一個具有普遍性的演算法，那麼就必須證明它在多種神經迴路中都在發揮作用，所以我們選擇了 7 個不同的腦區域。令人驚訝的是，這一演算法確實在所有驗證的區域中都發揮著作用。」

多年以來，科學家們一直在嘗試解釋人類為什麼能夠在多種具體知識中總結出抽象的概念性信息。「很多人早就猜測到這其中一定有一種基本的設計原則，由此人類智力才有可能形成和發展。這就像是 DNA 所攜帶的遺傳密碼能夠解釋多種生物體之間的相同和差異之處一樣。」Tisen 表示，「我們提出的證據表明，大腦的運作也遵循著一種非常簡單的數學邏輯。」

n =2?-1 定義的是 FCM 需要多少個團，由此科學家能夠預測識別某一特定物體所需的團塊的數量，這也是科學家們對這一理論的測試來源。其中 N 是以不同的可能方式連接的神經叢的數量; 2 意味著那些集群中的神經元正在接收或不接收輸入; i 是他們正在接收的信息;-1 只是公式的一部分，用於解釋所有的可能性。

Tisen 這一研究項目啟動於 17 年前，最早是在普林斯頓大學創立的，當時他們在研究如何通過改變神經元的連接方式從而改變大腦記憶。目前，這一研究項目已經獲得了美國國家衛生研究院和 GRA 的支持，此外雲南科學委員會和中國自然科學基金會也是這一項目的資助商，項目的合作者包括來自喬治亞大學，雲南 BanNa 生物醫學研究所和中國北京清華大學的科學家。

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