人类的大脑是我们思想、情感和行动的三磅重导体，长期以来一直笼罩在神秘之中。 科学家们孜孜不倦地努力解开其复杂的工作原理，但其纯粹的复杂性提出了巨大的挑战。
然而，人工智能（AI）的最新进展为我们提供了一个强大的新镜头，通过它我们可以观察这个非凡的器官。
在一项开创性的合作中 谷歌研究人员和哈佛大学神经科学家，人工智能在生成一系列极其详细的人脑图像方面发挥了重要作用。 这些图像为大脑结构提供了前所未有的视角，让我们得以一睹构成我们存在基础的迷宫般的神经元网络。
百万分之一的大脑相当于一百万千兆字节
想象一下凝视宇宙中包含的宇宙。 这个类比恰当地描述了研究人脑的挑战。 它的结构极其复杂，由数十亿个神经元组成，并通过数万亿个突触相互连接。 为了获得更深入的了解，研究人员需要极其详细的信息。
研究小组使用先进的人工智能工具来分析人类大脑组织的微小样本，特别是前颞叶的皮质部分。 这个样本虽然很小——仅代表整个大脑的百万分之一——但包含的信息量惊人。 令人惊讶的是，处理这些数据需要令人难以置信的 1.4 PB 存储空间，相当于超过 100 万 GB。
人工智能处理这些数据以构建脑组织的高分辨率三维模型。 该模型使科学家能够虚拟地导航大脑复杂的褶皱和层，以无与伦比的细节检查单个神经元及其连接。
我们的大脑皮层是一个六层奇迹
大脑的最外层，即皮质，负责我们最复杂的认知功能，包括语言、记忆和感官知觉。 该区域进一步分为六个不同的层，每个层都有专门的作用。
谷歌人工智能生成的最引人注目的图像之一提供了样本组织内所有神经元的缩小视图。 通过根据神经元的大小和类型对其进行着色，图像揭示了皮层的独特分层。 这种可视化使科学家能够研究不同类型的神经元如何分布在整个皮层以及它们如何对特定功能做出贡献。
对各个层的进一步分析可以提供更精细的见解。 通过放大，研究人员可以检查每层神经元之间的复杂连接。 这些连接被称为突触，是大脑中交流的基本单位。 了解这些连接的组织对于破译信息如何流经大脑以及不同大脑区域如何相互作用至关重要。
绘制无数神经元的图谱
据估计，人类大脑包含大约 860 亿个神经元，每个神经元都发挥着独特的作用。 这些神经元有各种形状和大小，它们的具体特征影响它们传递信息的方式。
谷歌人工智能生成的另一张图像提供了样本组织内不同类型神经元的详细普查。 通过根据神经元的形态对神经元进行分类，研究人员可以开始了解该特定大脑区域中不同神经元类型的相对丰度。 该信息可以与其他大脑区域的数据进行比较，以识别不同功能区域神经元组成的潜在变化。
此外，人工智能可用于分析这些不同神经元类型的空间分布。 某些类型的神经元是聚集在一起，还是更均匀地分散在整个组织中？ 了解这些空间模式可以揭示不同神经元群体如何相互作用以形成大脑内的功能回路。
放大树突和轴突
大脑的神奇之处在于它能够通过庞大的神经元网络传输信息。 这种通讯是通过称为树突和轴突的特殊结构发生的。 树突就像微小的天线，接收来自其他神经元的信号，而轴突就像细长的电缆，将信号从细胞体传输出去。
谷歌人工智能生成的最迷人的图像之一提供了样本组织内树突和轴突复杂舞蹈的特写视图。 该图像使研究人员能够直观地看到这些结构的密度以及它们如何相互连接。 树突复杂的分支模式和轴突长而蜿蜒的路径揭示了大脑内发生的复杂的通讯网络。
通过分析连接模式，科学家可以开始绘制特定大脑功能基础的功能回路。 他们可以识别可能参与处理相似类型信息的神经元组，并追踪信息从一个大脑区域流向另一个大脑区域的路径。
进入人类心灵的新窗口
谷歌人工智能生成的图像对于我们研究人脑的能力来说是一个巨大的进步。 详细的可视化提供了了解大脑复杂结构的窗口，提供了有关神经元组织、神经元连接以及特定大脑区域内细胞多样性的大量信息。
这种在如此精细的水平上探索大脑的新能力有可能彻底改变我们对神经和精神疾病的理解。 我们已经知道 人工智能治愈阿尔茨海默氏症的潜力 通过比较健康个体和患有各种疾病的人的脑组织样本，研究人员可以识别神经元结构或连接的潜在异常。
此外，人工智能生成的图像可用于研究衰老、学习和经验对大脑的影响。 通过检查大脑的结构如何随着时间的推移或对不同刺激的反应而变化，研究人员可以获得对这些过程背后的机制的宝贵见解。
这项技术的潜在应用超出了基础研究领域。 人工智能生成的详细脑组织模型可用于开发更真实的脑功能模拟。 这些模拟可用于在将潜在药物或疗法施用于人类患者之前测试它们的效果。
大脑的绝大多数区域仍然是未知领域，有关其功能的许多基本问题仍然困扰着科学家。 然而，这些最初的图像提供了对大脑隐藏深度的有力一瞥，它们为我们最终可以开始揭开这个最复杂器官的奥秘的未来铺平了道路。
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