前所未有！谷歌的 AI 已經可以「捕捉」大腦神經元的蛛絲馬跡

神經科學家們可以通過很多種方法來研究大腦——簡單說來，就是肉眼觀察、拍照和研究。但是這些方法都無法解答「大腦究竟是如何運作地」這個未解之謎。

不過，谷歌公司的科學家們發表在 Nature Methods 的一篇新研究能幫助我們更好地了解大腦結構及其功能。這支研究隊伍建立了一個人工神經網路，然後令其篩選 663GB 的斑馬魚的腦片圖，並且構建每個神經元和突觸的 3D 模型。

「這個方法的重要意義就在於我們證明了能夠以這樣的方式研究神經科學，」共同作者之一 Viren Jain 稱，他鑽研這種自動化神經元系統問題已經有 12 年之久，「多少年以來，很多神經科學家都想要全面研究大腦神經元的實際運作模式，但是都無法實現。」

問題的根本原因是單個神經元周圍存在大量干擾的因素，如周圍空間和其他神經元，因此提煉出單個神經元真實形態的數據十分困難。神經科學家必須通過手動查看圖像、識別神經元切片來指定某個特定神經元的 3D 模型。

谷歌估計，這樣一來，完成只有 1 毫米立方體大小的樣品就需要 10 萬小時。相比之下，這項研究中的人工智慧只需訓練七天，就可以完成相同的任務。

谷歌的演算法將這個逐片觀察並通過樣本追蹤神經元的過程進行了自動化。雖然谷歌並不是嘗試自動化該過程的創始者，但他們的演算法比以前開發的自動化方法準確十倍。Jain 說這個演算法的重要突破是教會 AI 一次只追蹤一個神經元結構，而不是試圖同時追蹤每個神經元。

在有了這項技術後，谷歌和馬克斯普朗克的研究人員計劃對鳥類進行實驗，以探究它們是如何學習唱歌的。

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