导读
就像人类社会的运转需要一套共同的决策规则,大脑的运转也依赖于神经元之间的某种契约。自上世纪40年代起,理论神经科学家就试图通过数学模型,解释神经元活动背后隐含的“民主规则”:McCulloch-Pitts模型是鼓掌通过式的民主,LinearThreshold模型是乔治·奥威尔式的民主,Hubel和Wiesel提出了神经元民主的层级结构——在视觉系统里有好脾气的“简单公民”和坏脾气的“复杂公民”。“民主”的神经元模型是简陋的,它不是生物大脑运作的真实方式,而是一种非常粗略的近似;但“民主”的神经元却又是简单高效的,它们构建了今天深度学习技术的基础。“民主”的神经网络似乎印证了丘吉尔的那句名言,“民主是最糟的*体,除了其它那些已经试过的不能用的之外。”
世界上最热闹的“社交网络”,就在你头脑里
在我们小小的颅腔里住着亿个神经元,它们有的易燃易怒,脾气暴躁;有的郁郁寡欢,消极厌世;它们每天都在对我们经历的事物各抒己见,争吵不休。如果你不能想象大脑里每天沸沸扬扬的辩论实况,那就想一想微博或推特——一个不过月活3、4亿用户的社交网络——每天是如何制造热点、生产和传播假新闻、或者粉圈互撕到服务器宕机的。我们的大脑规模约等于二十多个这样的社交网络,平均每个用户有位粉丝。而且这些用户活跃时战斗力非凡,平均每个神经元3至4秒就发一次推,大脑短短一小时产生的信息足以淹没任何超话热搜。
即使是一个平日里看起来非常好脾气的人,他的大脑中也充满了不间断的争执。举例来说,即使像是“看到一块芝士蛋糕”这样一个简单、统一的事件单位,也是大脑中成千上百的神经元激烈辩论结果。每个参与其中的神经元——从视网膜,到视觉皮层,再到下颞叶——通过产生动作电位、释放神经递质来发表见解。神经元们似乎总是很难达成一致,比如视网膜中的双极神经元(bipolarcells)往往乐于表达赞同,让其他神经元更加兴奋,而无长突细胞(amacrinecells)总是悲观否定,抑制其他神经元的活动。但无论如何,这些常常意见相左的神经活动终究会汇总成一个明确的、无可辩驳的概念,并让我们不禁咽了咽口水。
不仅仅是简单的“刺激-反应”过程,神经科学家们相信,我们所有的情感、记忆、思考和创造,都是这群吵吵闹闹的“乌合之众”的共同决定。它们是如何做到的?
两个原则:经验就是动作电位的模式,
学习就是突触连接的改变
把大脑看作一个网络,并非一个新鲜的概念。早在社交网络的概念尚未发明的20世纪40年代,科研人员就试图用网络模型解释大脑的运作机制。在这类模型中,大脑被看作一幅只有节点和连边的计算图,网络中的每一个节点象征一个神经元,每一条连边象征着两个神经元之间的突触连接,信息在网络中有向地从一个节点流向另一个节点,分布式地在每个节点被计算和处理。比如在小鼠的大脑中,每个神经元从树突接受来自其他神经元的电信号,在胞体上进行计算,再从轴突通过动作电位把计算结果发送给其他神经元。
小鼠视觉皮层L2/3中的三个兴奋性神经元。图中较粗有许多凸起的枝干为神经元的树突,(底部)较细较光滑的枝干为神经元的轴突。
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