显微镜下的大脑：解码最佳信息处理！

显微镜下的大脑：解码最佳信息处理！

2025 年 3 月 9 日，德累斯顿工业大学发表了关于人脑如何与信息处理相关的工作的突破性发现。在一项研究中进行的 美国国家科学院院刊 论文发表后，来自德累斯顿、蒂宾根、巴黎和上海的国际研究团队解释了大脑如何高效处理信息并灵活适应不断变化的挑战。这项新研究深入了解了关键性和高效编码的原理，从而减少了冗余信号。

科学家们开发了一种模拟神经网络的数学模型来研究大脑的表现。他们进行了一项实验，改变网络中的噪声水平。结果表明，中等水平的噪音可实现最佳性能。适度的噪声可以改善信息处理，而噪声过少或过多都会损害灵活性和效率。这些发现支持这样的假设：大脑可以在最佳噪声条件下实现精确性和灵活性之间的平衡。

神经系统的关键性

临界性的概念描述了大脑对外部影响做出最佳反应的状态。根据这项研究，出现了典型的临界特征，包括所谓的“神经雪崩”。神经元之间过多的同步性限制了其灵活性，而带有过多噪声的混沌模式会降低信息处理的效率。神经回路的过度有序可能会导致心理障碍，这种趋势在精神分裂症、抑郁症和强迫症的发病机制中都有体现。

从这些关于大脑平衡的研究中获得的知识可以为精神障碍开辟新的治疗选择。因此，精神分裂症的过度连接突出了混乱的神经元活动，而抑郁症则是基于过度的秩序。关键性的这些方面也可能引领开发受人脑启发的适应性更强、更强大的人工智能系统。

认知神经科学的作用

基尔的克里斯蒂安阿尔布雷希茨大学也参与了神经信息处理的研究。在这里，我们研究如何将生物信息处理转移到技术系统中，以开发节能的计算机架构。最新结果发表在期刊上 科学报告 ，表明人脑在日常生活中使用约 25 瓦，而现代计算机和智能手机需要更多的能量。所谓的“临界大脑假说”是理解为什么大脑在临界状态下工作得最快、最高效的基础。

研究结果表明，临界状态的形成不仅有内部机制，也有外部影响。这些发现是通过模仿人类神经网络行为的人工网络中的数学建模获得的。

综上所述，对大脑重要性的更深入了解不仅可以促进对认知和心理健康的理解，而且可以为人工智能的未来发展奠定基础。对这些方面的持续研究可能会彻底改变许多神经和精神疾病的治疗方法。