最新研究：一个生物神经元可以和 5 到 8 层人工神经网络相匹敌

图片地址：https://img.ithome.com/newsuploadfiles/2021/9/9c3dccfa-8f42-4e2d-a4de-e36d2a9dcac7.jpg

虽然我们糊状的大脑似乎与计算机处理器中的芯片大相径庭，但科学家对两者的比较已经有很长的历史。正如阿兰・图灵在 1952 年所说:“我们对大脑像冷粥一样的稠度不感兴趣。”也就是说，媒介并不重要，重要的是计算能力。如今，最强大的人工智能系统使用基于深度学习的机器学习方法，该算法通过调整大量的数据隐藏层相互连接的节点来拟合数据，这些节点形成的网络被称为深度神经网络。顾名思义，深度神经网络的灵感来自于大脑中真实的神经网络，这些深度神经网络的节点以真实的神经元为模型。根据 20 世纪 50 年代神经科学家对神经元的了解，当时一种有影响力的神经元模型被称为感知器，从那时起，我们对单个神经元计算复杂性的理解逐渐加深，人们了解到生物神经元比人工神经元更复杂，但是复杂的程度是多少？不得而知。一个生物神经元可以和 5 到 8 层人工神经网络相匹敌为了找到答案，耶路撒冷希伯来大学的 David Beniaguev, Idan Segev 和 Mich