神经元“隐藏”的运算能力被发现，或让 AI 神经网络再进化( 二 )_人类大脑的信息处理能力

也就是说，不仅单个神经元，甚至神经元的树突上的部分都可以进行“异或”运算，神经元本身不再只是一个纯粹的连接器，它们同样能够执行复杂运算，甚至就是一个多层网络。

（来源：Science）

文章的第一作者、柏林洪堡大学博士后研究员 Albert Gidon 说：“我相信我们还只是触及神经元真正面目的表象” 。

但这样的发现，对于构建人工神经网络的计算机科学家们来讲，或许会带来很多重要的启发：它促使一些计算机科学家重新评估人工神经网络的策略，考虑将单个神经元视为广义的信息处理器。此前，这些策略多基于将神经元视为简单的非智能开关的观点而建构。

在 1940 年代和 50 年代，神经科学的主流看法是：“哑”神经元（“dumb”neuron）是一个简单的积分器，只是网络中一个点，仅对其输入进行求和；细胞的分支延伸称为树突，从邻近神经元接收成千上万的信号；在神经元内部，所有那些信号都将被加权和计数，如果总和超过某个阈值，神经元会发出一系列电脉冲，指导相邻神经元的刺激。