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大脑是如何记住新技能的？科学家在小鼠身上发现了惊人的学习秘密

在神经科学领域，大脑如何学习与记忆一直是备受关注的核心问题。而突触可塑性，作为神经科学中极为关键的概念，被认为是学习和记忆的细胞基础。它指的是神经元之间的突触连接在强度和效能上发生改变的能力，这种改变就像是大脑中的 “微调旋钮”，通过修改特定的突触输入，重塑神

我们每天都会经历复杂的场景，大脑因此也会收到多样的任务、指令。比如家附近新开了一家美食店，于是查询了路线准备改天去尝尝；又或者工作中下发了新的技能需求，需要迅速掌握；甚至是听到了一首不错的歌，决定熟悉熟悉旋律下次去KTV大展歌喉。这些都是大脑学习全新事物的过程

大脑由数十亿个神经元组成，神经元之间通过突触相互连接。当我们经历事件或学习新知识时，神经元之间会形成新的突触连接，或增强已有的连接，这些连接的变化就成为了记忆的物理基础。例如，反复学习某个知识，会使相关神经元之间的突触传递效率提高，让信息传递更加顺畅，从而巩固

如果你曾经注意到，同一天的记忆似乎是有联系的，而相隔数周的事件却让人感觉是分开的，那么一项新研究揭示了其中的原因：我们的大脑将时间相近的记忆进行物理联系，不是在神经元的细胞体中，而是在它们多刺的延伸部分（称为树突）中。

在浩瀚的生命海洋中，人类以其独特的意识能力屹立于万物之上。意识，这个既深邃又迷人的概念，它如何源自我们体内的神经活动，又如何在我们的脑海中绽放成绚烂的思维之花？这趟从神经到意识的详细旅程，将引领我们深入探索这一奥秘。一切的起点，是那些微小而神奇的神经元。

你有没有过这样的感觉？同一天发生的几件事，记得特别清楚，而且像一串串联珠一样，不管过了多久，再回忆起来，它们总是打包出现；可隔了几天、几周发生的事，哪怕再重要，也往往彼此孤立，像散沙一样？

深夜的书桌前，23岁的大学生小杨盯着密密麻麻的笔记，眼眶发红。她已经连续两周每天学习10小时，但公式和概念像流沙一样从脑海中溜走。这种挫败感，你是否也曾经历过？

佛罗里达科学研究中心（FORTH）的研究人员开发出了一种新型的人工神经网络（ANN），其融合了生物树突的特性。这种创新的设计使得图像识别既准确又稳健，同时使用的参数数量显著减少，为更紧凑且节能的人工智能系统铺平了道路。

人工神经网络（ANN）是大多数深度学习（DL）算法的核心，这些算法可以成功解决图像识别、自动驾驶和自然语言处理等复杂问题。然而，与能够高效解决类似问题的生物大脑不同，DL 算法需要大量可训练参数，这使得它们能耗高且容易过拟合。

在神经科学领域，神经元的树突（dendrite）被认为是处理信息的核心结构之一，其能够通过复杂的电生理和分子机制整合并传递来自多个突触的输入。然而，关于树突如何在细胞内部实现信号的长距离传播，特别是涉及钙离子（Ca²⁺）信号的整合，研究人员长期以来未能揭示其细

车载系统的多个传感器立即捕捉到这一情况——摄像头、激光雷达和毫米波雷达同时工作，专用的神经网络处理器和GPU开始高速运算，整个系统在峰值状态下消耗数百瓦的电能，通过并行计算在约100毫秒内完成从感知到决策的过程。

压力充斥着我们的生活。当暴乱新闻发生时，我们会变得焦虑不安。即使在相对稳定的世界里，快节奏生活也会使我们感觉日不暇给。这导致了人体自然生物钟的紊乱，诱发不健康的生活方式：暴饮暴食、缺乏锻炼还有失眠。