近日，中国科学院脑智卓越中心的科研团队证券市场杠杆，首次揭示了大脑神经元参与灵活决策的计算机制，单个神经元就好比一台微型计算机，或将启发下一代人工智能的底层算法。
AI和人脑的差距究竟在哪？大模型最擅长的语言，AI的图像识别，训练量至少都是人类的上万倍。同样是学习，为什么人脑能学得更快呢？《全释硬科技》，揭秘人脑为何比AI更灵活。
大脑里有很多神经元，我们可以把它们想象成一个个小车站。车站和车站之间，靠“突触”连接。学习，本质就是让神经元之间的通路变得更加顺畅。
为了破解大脑灵活决策之谜，科学家设计了一套听觉抉择实验，训练小鼠玩猜规则游戏。小鼠会听到不同声音，需要找到隐藏的规律。等小鼠摸透当前规律后，科学家再悄悄更换这套规则，观察小鼠如何快速适应新逻辑。
科研团队利用双光子显微镜，观察小鼠听觉皮层的神经元。神经元并不是一个光秃秃的小圆点，它长出很多像树枝一样的突起，即树突，远端分支叫作顶端树突。顶端树突负责承载推断出来的“抽象规则”，细胞本体也叫胞体，负责接收耳朵传来的感官信号。两套信息，在同一个细胞里完成比对运算——相当于一边提出猜想，一边接收现实，当场判断猜想是否成立。
这个实验证明：单个神经元本身就是一台小型计算机，神经元的树突和胞体相互作用就能完成决策相关的认知计算。只有猜想经过多次验证、确认可靠之后，大脑才会慢慢加固突触，把这条规则永久保存下来。
现在的AI只模拟了神经元之间的突触连接证券市场杠杆，如果能把神经元计算新机制融入算法，就有望打造出能快速提出假设、少量样本就能推理新规律的新一代人工智能。
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