或许你知道，人类大脑中的数百亿个神经元通过庞大的网络使我们能学习、思考和创造。实际上，科学家正试图模拟这种神经元网络，构建新型的人工智能模型，让机器具备类似人类大脑的思考能力。现在，让我们一起揭开类脑神经元模型的神秘面纱，探索这些前沿科技背后的奥秘。
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更接近大脑的智慧
类脑神经元模型的核心技术在于模拟大脑中神经元的工作方式。大脑中的每个神经元如同信息处理的基本单元，通过神经突触彼此连接，形成一个庞大而复杂的网络。神经元通过接收、处理、传递电信号进行信息交换，使大脑能够感知、学习并作出反应。
各个神经元之间如何“交流”
可以将一个神经元想象成一棵具有特定功能的树。树根（树突）负责接收来自其他神经元的信号，树干（轴突）是传输通道，最终通过树冠（突触）将信息传递给下一个神经元。若干个神经元的电信号接力形成了大脑的运作基础。
（图源：《知识就是力量》杂志）
突触在这个过程中起到了至关重要的作用，它是神经元之间的连接点。神经递质，即信息传递的化学物质，从突触前神经元的突触小泡中释放出来，穿过突触间隙，最终与突触后神经元的受体结合，从而传递电信号。转运蛋白则负责将多余的神经递质重新回收到突触前神经元内，以便下次使用。这一过程使得神经元能够高效地传递信息，确保信号精准传递。
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更节能、更出色的
类脑神经元模型
尽管传统人工神经网络（ANN）也可以完成复杂任务，但它们在很多方面与类脑神经元模型存在差异。
传统人工神经网络(ANN) | 类脑神经元模型 | |
信息 传递方式 | 依赖连续的激活函数(一种添加到人工神经网络中的函数，旨在帮助网络学习数据中的复杂模式)来传递信息 | 使用脉冲神经网络，模拟生物神经元进行通信，可以对真实神经元完整的信息处理过程进行精细仿真 |
信息 处理方式 | 遵循加权规则，信号传输顺序为从前一层到后一层的前馈机制 | 事件驱动，在处理时间序列数据中表现出色 |
擅长 处理领域 | 侧重图像处理、语音处理等短期记忆存储活动 | 模仿大脑特点，具有更好的自主性与创造性 |
如何构建
类脑神经元模型
类脑神经元模型虽然听上去复杂，但其实只要理解几个关键部分，我们就能初步构建一个简单的类脑神经元模型。
类脑神经元模型处理信息的过程
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胞体：神经元的“控制中心”
类脑神经元模型中的胞体可以看作神经元的“控制中心”。当其他神经元的信号传入胞体时，膜电位（细胞膜两侧的电位差）会慢慢增加，累积到一定的触发值，胞体就会产生一个脉冲信号，把这个信号传递给下一个神经元。这个过程好比往水桶里加水——水桶中的水会一点点接近满溢，当水位达到一定高度时，就会溢出。这种突然触发的机制，能够让类脑神经元模型节省能量，只在重要时刻发出信号。
突触：神经元之间的“桥梁”
突触作为“桥梁”，可以帮助信号从一个神经元传递到下一个神经元。在类脑神经元模型中，突触的强度可以被调整，连接越频繁，突触就会变得越强，信号也会更容易被传递，而不常用的突触则会变弱。这种灵活的突触机制使得类脑神经元模型能够不断适应新信息，甚至像大脑一样通过学习增强记忆。
输入和输出：信号传递的“接力棒”
类脑神经元模型中的输入和输出是通过脉冲信号完成的。输入来自其他神经元发出的脉冲信号，每个神经元会累积这些信号，当电位达到阈值（一个范围内的最高/最低值）时，它就会发出一个脉冲信号。这一脉冲信号会传递给下一个神经元，成为下一个神经元的输入信号。通过这种“接力”形式，脉冲信号一个接一个传递，形成完整的信息链条。
通过构建胞体、突触和脉冲传递，类脑神经元模型能实现对信息的高效处理，帮助机器人和智能设备完成复杂任务。它不仅模仿了人脑的工作原理，还在很多应用中表现出色，为我们打开了一扇通向智能未来的大门！
撰文 | 李国齐 张佳鸿
责任编辑 | 王佳璇 段阳阳
运营编辑 | 段阳阳