NSR | 神经交响乐：记忆和思考如何在大脑中发生？

熟悉的面孔被一眼认出，久违的旋律突然在脑海中响起，一个决定在几秒钟内形成，手也几乎不假思索地伸向水杯。日常生活中这些看似自然的瞬间，背后都离不开大脑中数百亿个神经元的协同活动。令人惊讶的是，人脑的工作功率只有约 20 瓦，差不多相当于一只小灯泡。这就带来了一个让科学家着迷的问题：大脑为什么能如此高效地组织信息，记忆和思考如何在电活动中发生？

我们可以把神经元想象成乐团里的演奏者。单个音符很短暂，但当许多音符按照特定节奏组合起来，就能形成一段旋律。旋律可以被记住、被再次演奏，也可以继续变化。类似地，神经元一次次发放的电脉冲，也能在群体协同中形成丰富的“电活动旋律”。这极有可能就是大脑储存和处理信息的重要方式。

图片描述｜神经球模型的构建用于模拟大脑中的神经交响乐

研究者将大脑局部具有特定功能的神经元连接抽象为神经系综（neural ensemble），并把真实生物神经元转化为包含形态信息和电生理信息的数字神经元（digital neuron）。并基于能量最小化原则，构建了结构与功能相统一的神经球（neural sphere）模型，用来模拟局部神经元群体的电生理活动。大量的模拟发现神经元群体可以产生丰富的周期性电生理活动。不同的输入会对应不同的初始状态，并演化为特定的周期性电位波形。通过时空耦合的神经协同，信息被写入一段持续演化的动态电活动之中。

图片描述｜大脑的存储能力和算力远远超过了最先进的人工芯片

文章进一步估算了不同物种大脑以及人工二元系统的信息能力。过去，人脑容量通常根据突触的数量和状态进行线性叠加得到的。例如，图灵早在1950年就提出了人脑的存储能力约为10¹⁰~10¹⁵Byte。此后的许多估算也大致沿用线性叠加的方法，将人脑的存储能力估计为10¹⁵Byte量级。相比之下，文章通过全新的“大脑信息处理动力学”框架得到的人脑的结果非常惊人：最大存储容量可达 7.48 × 10¹⁸Byte，比以往的估计高出约三个数量级；最大计算能力可达 6.24 × 10¹⁸FLOPS，相当于约 78000 个现代 GPU。更值得注意的是，研究估算人脑用于计算和通信的功率仅约为 Landauer 极限的 1.26 倍，对应能量效率最高可达79%。相比之下，目前最先进的人工智能芯片的能耗是Landauer极限的10⁹倍。这意味着，经过漫长自然选择和进化，人脑可能已经发展出一种非常接近物理能耗下限的信息交互方式。

图片描述｜不同物种大脑的存储能力和算力

过去数十年，人类在脑科学领域投入了巨大努力，尤其是欧洲“人类脑计划”等大型科研项目，积累了海量数据并深化了对大脑结构与功能的认识。然而，既有研究在思路和方法上仍存在一定局限，尚未充分揭示自然智能背后的整体性物理机制。而这项研究突破传统框架，为理解自然智能提供了一幅全新的物理图像，也为未来类脑计算和人工智能架构提供了新的想象空间。在优雅的自然智能系统的衬托下，当前半导体芯片技术在能效方面仍有巨大的提升空间。也许，真正高效的智能并不是叠加芯片数量和提升单核算力，而是像大脑一样让信息“演奏”起来。

研究论文

https://doi.org/10.1093/nsr/nwag373