大脑研究迎来新突破，中国团队揭秘大脑处理信息的“协作密码”

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你好，欢迎来到本期内容，小锐今天想探讨一个深藏于人类智慧核心的谜题——大脑在纷繁复杂的世界中处理信息的“协同法则”究竟是什么？要知道，即便当今最尖端的人工智能系统，在面对嘈杂环境下的语音识别或动态动作理解时，依然远远落后于普通人的反应能力。

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为何我们能在喧闹街头听清朋友的一句话，并迅速做出回应？为什么一段旋律只要听过几次就能准确复现？这些看似平凡的认知行为，背后却蕴藏着亿万神经元与突触之间精妙协作的秘密。最近，这一长期困扰全球科学家的难题，被一支来自中国的科研团队成功破解。天津大学于强教授领衔的研究成果发表于国际顶级期刊《美国科学院院刊》，首次揭示了大脑突触运作中的“协作密码”。

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这项发现不仅是神经科学领域的重大飞跃，更可能彻底重塑未来人工智能的发展路径。那隐藏在百亿级神经连接中的高效机制，究竟蕴含着怎样的自然智慧？它又是如何让我们的大脑超越机器的精密计算？

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百亿突触的高效运作之谜

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当前AI技术的瓶颈已悄然渗透进日常体验：导航软件在连续转弯时频频出错，远程会议中语音降噪功能误删关键语句，服务机器人需要反复演示上百遍才能掌握简单任务。这些问题的根源，都指向同一个核心缺陷——人工智能对“时间序列信息”的处理能力极为有限。

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而人类仅需一瞬间就能完成“听到指令—理解含义—执行动作”的全过程，例如听见“去厨房拿杯水”便立即行动；也能轻松记住一首歌曲的节奏顺序并完整哼唱出来。这类能力的背后，是大脑约一百万亿个神经突触协同工作的结果。

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这个庞大的生物网络如同一座高度自动化的智能工厂，能够将瞬息万变的时间信号转化为稳定持久的信息结构，实现信息的实时解析与长期存储。相比之下，现有AI系统尚未掌握这种高效的时空转化机制。

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神经科学界早已认识到，突触的关键优势在于其“可塑性”，即根据输入信号调整自身响应的能力。但这种可塑性分为两种类型：一种作用缓慢却影响深远，另一种反应迅速但持续短暂。长期以来，科学家清楚各自特性，却始终未能厘清二者如何协同工作。

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直到于强团队的研究问世，这层迷雾才被真正拨开。研究明确指出，大脑之所以具备卓越的信息处理能力，根本原因在于两种突触可塑性的分工合作模式。

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其中一种负责构建长期记忆与技能基础，另一种则专司即时感知与快速决策，两者共同构成了一套独特的“时空转换机制”。这正是大脑处理复杂时序信息的核心原理。该发现不仅解答了“人脑为何优于AI”的根本问题，也为新一代类脑智能系统的研发提供了理论蓝图。

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长时与短时的协作智慧

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要深入理解这套“协作密码”，我们可以把突触想象成学校里的两位教师角色：一位是“班主任”，专注于学生的长期成长规划；另一位是“代课老师”，擅长应对课堂上的突发状况。这两个角色分别对应突触的长时程可塑性和短时程可塑性。

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长时程可塑性这位“班主任”工作节奏较慢，但影响力持久深远。早在1966年，挪威神经科学家特耶·勒默首次观察到，突触之间的连接强度可以在数小时乃至数天内发生稳定改变。这种持久变化构成了学习和记忆的生物学基础。

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就像班主任通过一整学期的教学帮助学生建立良好的学习习惯，长时程可塑性也通过调节突触强弱来固化重要经验。无论是记住自己的姓名、掌握骑自行车的技巧，还是形成语言能力，全都依赖于它的持续作用。

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它的运行方式主要有两种表现形式：长时程增强（LTP）使突触连接变得更牢固，类似于教师强化学生的强项科目；而长时程抑制（LTD）则削弱不必要的连接，如同纠正不良的学习习惯。这两种过程共同维持大脑信息网络的稳定性与适应性。

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而短时程可塑性这位“代课老师”则以敏捷著称，其效应通常只持续数百毫秒到几秒钟。当神经元高频传递信号时，它能迅速调节信号传递效率，灵活应对即时情境，正如代课老师依据现场氛围调整授课策略。

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这一机制支撑着大脑对动态信息的实时捕捉与判断，比如在嘈杂环境中分辨熟人的声音，或是在穿越马路时精准预判车辆行驶速度。工作记忆、感觉适应等关键认知功能，皆由其主导支持。

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过去的研究虽已分别阐明这两类可塑性的独立机制，但它们如何配合运作一直是个未解之谜。于强团队通过构建数学模型并结合实验验证，首次揭示了一个关键机制：长时程可塑性会主动调控短时程可塑性的“响应参数”，使其更具方向性和选择性。

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这种调控使得神经网络能够将外部输入的时间序列结构——如一句话的音节顺序、一个动作的动作衔接——编码为突触连接强度的空间分布图谱。

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换言之，就是将流动的“时间流”转化为固定的“空间地图”。这种“以时间换空间”的编码策略，既保证了信息的实时处理，又实现了信息的稳定留存，而这恰恰是当前AI系统所缺失的核心能力。

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为了验证这一理论假设，研究团队开展了大量实证分析，整合了小鼠与人类大脑皮层的电生理数据。在重复执行学习任务的过程中，研究人员发现短时程可塑性的特征确实随着长时程可塑性的变化而同步演化。

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具体数据显示，那些因长时程增强而变得更强的突触，其短时程反应也变得更加敏锐，对特定时间模式的刺激表现出更高的识别精度。这种协同效应显著提升了神经网络的记忆容量，相同规模的神经架构可以处理更为复杂的任务序列。

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尤为引人注目的是系统抗干扰能力的大幅提升。生物神经系统即使在高噪声环境下仍能准确提取有效信号，这种强大的“抗噪性能”一直是人工智能系统的薄弱环节。

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模型分析进一步表明，两种可塑性的协作天然形成了一种高效的“滤波机制”：短时程可塑性负责快速捕捉时间信号的关键特征，而长时程可塑性则通过多次训练逐步过滤掉随机噪声的影响。

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在模拟测试中，采用该机制的神经网络即便在极低信噪比条件下，依然保持了高水平的模式识别准确率。这意味着未来的智能设备或许能够在菜市场、地铁站等人声鼎沸的场景下，依然精准识别用户的语音命令。

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中国AI的“神经革命”

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这项由中国科学家主导的研究，不仅在基础神经科学领域取得突破性进展，更为人工智能产业带来了颠覆性的启发。尽管当前深度学习在图像识别、自然语言处理等方面表现亮眼，但在时序建模、小样本学习以及能耗效率方面，仍远不及生物大脑。

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第三代人工神经网络——脉冲神经网络（SNN），一直致力于模仿真实神经元的工作模式，但由于缺乏高效且鲁棒的学习规则，始终难以实现大规模应用。而于强团队提出的“调控短时程可塑性参数”的新范式，恰好填补了这一关键技术空白。

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传统的SNN学习算法过度依赖神经元放电的精确时间点，导致计算负担沉重且易受干扰。而新方法允许网络在更宽松的时间尺度上进行学习，降低了对毫秒级同步的要求，从而提高了系统的稳定性与实用性。

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初步硬件实验结果显示，这种机制可以通过相对简单的电子电路实现，特别适合部署在神经形态芯片上。这意味着下一代AI芯片有望在体积更小、功耗更低的同时，拥有更强的实时处理能力。

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新型电子器件的发展也为该理论的实际落地创造了条件，其中忆阻器（Memristor）成为关键载体。忆阻器的电阻状态可根据历史电流变化进行调整，其特性与突触的长时程可塑性高度相似。

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近年来研究还发现，某些类型的忆阻材料会在短时间内出现电导波动，这正好模拟了短时程可塑性的动态响应。若能将两种可塑性集成于单一忆阻单元中，将极大提升神经形态硬件的功能密度与能源效率。

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目前，中国科学院微电子研究所、北京大学等单位已在忆阻器基神经器件方面取得重要进展。天津大学的这项理论成果，正为这些前沿硬件的设计提供清晰的方向指引。

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这些技术进步终将转化为实实在在的生活改善。以语音识别为例，现有系统在处理长段对话时，计算资源消耗随句子长度呈指数增长，导致手机发热严重、电池快速耗尽。

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如果借鉴大脑的“时空转换”机制，开发出新型高效时序处理算法，便可大幅降低运算负载，使移动端语音助手更加流畅节能。

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从国家战略角度看，该研究也契合我国在类脑智能领域的整体布局。科技部在“十四五”科技创新规划中，已将“脑科学与类脑研究”列为重大专项，推动从基础机制探索到智能技术转化的全链条发展。

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清华大学研发的天机芯片、浙江大学推进的脑机接口系统、中国科学院搭建的类脑智能开放平台，一系列标志性成果展现出中国在该领域的强劲发展势头。

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于强团队的理论突破，不仅为这些工程实践提供了坚实的科学支撑，更标志着我国在神经计算的基础研究领域，正实现从跟踪追赶向原创引领的历史性转变。

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探索人类智能的终极答案

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从更深层次的科学哲学视角来看，这项研究的意义远超技术应用本身。理解大脑如何通过物理与化学过程产生智能，是人类认识自我意识、思维与记忆本质的核心命题之一。

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每一次对神经机制的深入揭示，都是在揭开心智奥秘的一角。于强团队的工作让我们距离回答“什么是智能”这一古老问题又近了一步。这不仅关乎机器能否变得更聪明，更关乎我们如何看待自身的认知边界。

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同时，该研究也拓展了经典的赫布学习理论框架。1949年，加拿大心理学家唐纳德·赫布提出“细胞集合”假说，认为经常共同激活的神经元会加强彼此连接，后来被概括为“一起发火的神经元连在一起”。

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后续发现的长时程增强现象，在微观层面证实了这一原理。然而，赫布理论主要关注的是空间上的共激活关系，对于时间维度上的先后顺序涉及较少。

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而天津大学团队的研究表明，通过调控短时程可塑性这一“时间敏感变量”，赫布式学习可以自然延伸至时空联合关联的学习范畴，使经典理论在新时代焕发出新的理论生命力。

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当然，探索之路仍在继续。目前的研究模型主要集中于兴奋性突触，而大脑中约五分之一的神经元属于抑制性类型，它们形成的突触在神经环路调控中扮演独特角色，其可塑性规律与兴奋性突触存在差异，参与时空信息处理的具体机制尚待进一步探究。

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此外，多巴胺、血清素等神经调质能够调节突触可塑性的阈值与方向，若将这些化学调控因素纳入模型，或将揭示动机、情绪如何影响学习效率的深层机制。

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在技术转化层面，将这一理论模型转化为实用的AI算法仍需大量工程优化。生物神经网络具有高度特异化的连接结构，不同脑区的神经回路拥有各异的短时程可塑性分布模式。如何让人工网络获得类似的结构化特征，将是实现真正类脑智能的关键挑战。

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这些难题背后，蕴藏着广阔的前景。随着神经科学从描述性研究迈向预测性与干预性阶段，我们不仅能设计出更接近人类水平的智能体，还有望开发出治疗阿尔茨海默病、帕金森综合征等神经系统疾病的新疗法。

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这些可能性使得神经科学成为21世纪最具潜力与魅力的前沿学科之一，而中国科学家正在这场智力征途中写下属于自己的篇章。