神经科学家们可以通过很多种方法来研究大脑——简单说来,就是肉眼观察、拍照和研究。但是这些方法都无法解答“大脑究竟是如何运作地”这个未解之谜。
不过,谷歌公司的科学家们发表在 Nature Methods 的一篇新研究能帮助我们更好地了解大脑结构及其功能。这支研究队伍建立了一个人工神经网络,然后令其筛选 663GB 的斑马鱼的脑片图,并且构建每个神经元和突触的 3D 模型。
“这个方法的重要意义就在于我们证明了能够以这样的方式研究神经科学,”共同作者之一 Viren Jain 称,他钻研这种自动化神经元系统问题已经有 12 年之久,“多少年以来,很多神经科学家都想要全面研究大脑神经元的实际运作模式,但是都无法实现。”
问题的根本原因是单个神经元周围存在大量干扰的因素,如周围空间和其他神经元,因此提炼出单个神经元真实形态的数据十分困难。神经科学家必须通过手动查看图像、识别神经元切片来指定某个特定神经元的 3D 模型。
谷歌估计,这样一来,完成只有 1 毫米立方体大小的样品就需要 10 万小时。相比之下,这项研究中的人工智能只需训练七天,就可以完成相同的任务。
谷歌的算法将这个逐片观察并通过样本追踪神经元的过程进行了自动化。虽然谷歌并不是尝试自动化该过程的创始者,但他们的算法比以前开发的自动化方法准确十倍。Jain 说这个算法的重要突破是教会 AI 一次只追踪一个神经元结构,而不是试图同时追踪每个神经元。
在有了这项技术后,谷歌和马克斯普朗克的研究人员计划对鸟类进行实验,以探究它们是如何学习唱歌的。
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