研究人员在单个神经元上发现，计算不仅发生在神经元之间相互作用，而且发生在每个单独的神经元中。
事实证明，每一个神经元都不是一个简单开关，而是一个复杂的计算机。
这一发现不仅改变我们对大脑如何工作的理解，而且还能更好地理解帕金森，自闭症等各种疾病。这些发现也有望推动机器学习，为新架构提供灵感。
从我们出生那一刻起，甚至在此之前，我们就通过运动与世界互动。
我们移动嘴唇来微笑或说话。我们伸出手去触摸。我们移动眼睛去看。我们摆动，我们走路，我们做手势，我们跳舞。
我们的大脑如何记住如此广泛的运动？它是如何学习的？它是如何进行必要计算的，我们可以拿起一杯水，而不会掉落？
来自 Ruth 和 Bruce Rappaport 医学院的 Technion 教授 Jackie Schiller 和她的团队在单个神经元上，阐明这个谜团。
他们发现计算不仅发生在神经元（神经细胞）之间的相互作用中，而且发生在每个单独的神经元中。这些单元中的每一个都不是一个简单的开关，而是一个复杂的计算机。
这一发现发表在《科学》杂志上，它不仅有望改变我们对大脑如何工作的理解，而且还能更好地理解帕金森病到自闭症等各种疾病。
运动由大脑的初级运动皮层控制。
在这一领域，研究人员能够准确地确定在任何给定时刻哪些神经元会触发以产生我们所看到的运动。
席勒教授的团队，他们检查的不是整个神经元活动，而是其各个部分的活动。
每个神经元都有称为树突的分支扩展。
这些树突与其他神经细胞的末端（称为轴突）紧密接触，允许它们之间进行交流。
信号从树突传播到细胞体，然后通过轴突向前传递。
神经细胞之间树突的数量和结构差异很大，就像一棵树的树冠与另一棵树的树冠不同。
席勒教授团队关注的特定神经元是皮层最大的锥体神经元。
这些细胞，已知与运动密切相关，具有大的树突，具有许多分支、子分支。
这些分支不仅仅向前传递信息。
每个子分支对其接收到的信息进行计算，并将结果传递给更大的子分支。然后，该分支对从其所有子分支收到的信息进行计算并将其传递。
此外，多个树枝状的小枝可以相互交互以放大它们的组合计算。结果是在每个单独的神经元内执行复杂的计算。
席勒教授解释说：“我们过去常常将每个神经元视为一种哨子，它要么鸣叫，要么不鸣叫。”
“相反，我们看到的是一架钢琴。它的琴键可以同时或按顺序敲击，产生无数不同的曲调。” 这种复杂的交响乐在我们的大脑中演奏，使我们能够学习和执行无数不同、复杂和精确的动作。
多种神经退行性和神经发育障碍可能与神经元处理数据能力的改变有关。
在帕金森病中，已经观察到树突经历了解剖学和生理学的变化。
我们了解到，由于这些变化，神经元执行并行计算的能力降低了。
在自闭症中，树突分支的兴奋性似乎发生了改变，从而导致了与该病症相关的众多影响。
对神经元如何工作的新认识为这些疾病和其他疾病开辟了新的研究途径，并有望缓解这些疾病。
这些相同的发现也可以作为机器学习的灵感来源。
顾名思义，深度神经网络试图创建学习和功能类似于人脑的系统。
尽管它们的进步不断成为新闻，但与大脑相比，这些网络还很原始。
更好地了解我们大脑实际上是如何工作的，有助于设计更复杂的神经网络，使它们能够执行更复杂的任务。
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