神经元“隐藏”的运算能力被发现，或让 AI 神经网络再进化( 五 )_人类大脑的信息处理能力

尽管仍有许多工作要做，但研究人员认为，这些发现标志着需要重新思考如何为大脑及其更广泛的功能建模。仅关注不同神经元和大脑区域的连通性是不够的。

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新结果似乎也有望影响机器学习和人工智能领域的问题。现在的人工神经网络依赖于点模型，将神经元视为单点输入并通过活动函数传递总和的节点。纽约大学的认知科学家 Gary Marcus 说：“很少有人认真考虑过单个神经元可能会是复杂的计算设备” 。他补充说，尽管这篇论文只是证明这一想法的一个初步证据，但计算机科学家可能对此快速反应以改善现在的AI神经网络。