[原创]一个想法：应该从频率响应角度研究神经元之间的运作

先占个坑
[em07]

神经元的电脉冲的两个特点值得注意：首先，动作电位是相近的；其次，神经元发放一个脉冲后有短暂的不应期。根据这两个特点，我们是否可以把神经元看作是一个频率发生器？脉冲周期就是神经元的不应期。

突触对动作电位有很多不同的响应方式，诸如长时程增强、长时程压抑、短时程增强、短时程压抑等等，其中又可以细分更多的种类。这些无不是对动作电位频率的响应。

所以我就产生如下设想。神经元 -> 突触 -> 神经元 之间的电信号传递转换方式是否可以理解为 频率 -> 模拟信号 -> 频率 的方式，而不是传统认为的 数字信号 -> 模拟信号 -> 数字信号 的方式。

如果这种想法正确的话，姑且不提人脑，至少昆虫这样的小动物的脑是可以用计算机模拟出来的吧。因为虽然神经元之间的连接很大程度是后天形成的，但是脑的各个不同部分神经元的特性（比如膜电位的不应期、突触的频率响应特性等）却是固定的，这是脑不同部分掌管不同功能的基础，也是自然选择的结果。

学计算机网络出身的，刚刚对人工智能产生浓厚的兴趣，在这里发贴子可谓是班门弄斧了，肯定有很多错误的地方，另外这个想法或许已经有人提出来了，呵呵。

[此贴子已经被作者于2007-8-1 14:34:33编辑过]

楼主所说的神经元电脉冲的频率现象的确是神经元工作时的普遍特征，刚刚对人工智能产生兴趣就能注意到这一点，很不错。

在神经生理学上，这个频率叫发放率（fire rate），不同的神经元的发放率表征不同的信息。例如在视觉神经系统中，有的神经元的发放率越高，表征视野中的亮度越高。另有一些神经元的发放率却表征黄-蓝色调，例如发放率越高，表征视野中的颜色越接近纯黄色；发放率越低，表征视野中的颜色越接近纯蓝色。

[em17]

计算机模拟还是很难的吧。虽然对于单个神经元来说，传递的信息可能大部分反映在频率变化上，但神经网络是非常复杂的，绝大多数信息的传递是通过神经元之间协同工作完成的，例如感受野的问题。并不是简单的用频率作为信息的唯一载体。

总感觉这是一个量变到质变的问题，单个神经元的特性很简单（但肯定也不是现在流行的诸如Hopfield网络这么简单的），但是一旦数量达到一定的规模，其中的特性就会发生质的变化，就好像自然界中普遍存在的自组织现象一样。

当然了，对于输入肯定不能一味的增强->增强->增强，抑制机制是必须存在的，否则对于任意一个微小的输入就会产生无穷无尽的波澜，那大脑也就没法工作了。比如LTP对应LTD、STE对应STD、EPSP对应IPSP，等等。

大脑各个区域的神经元特性以及连接方式肯定有差异，这是由遗传先天决定的，我总觉得与其把精力花在研究神经元之间是如何复杂地相互作用的，还不如把不同的、单个的神经元的特性弄清楚，然后用计算机虚拟出大量的神经元，然后就不用人工干预了，耐心地观察它们是如何自组织出某个特定功能的，呵呵。

前两天在环球科学上看了钱卓博士破译了记忆的原理，感觉真是太伟大了，记忆采用这种方式真是太简单高效了，呵呵。完全不像以前认为的那样要记住某个具体场景的方方面面。

说钱卓博士破译了记忆的原理，还是有点夸张，他的研究只是给记忆的研究提供了一个方向。记忆并不是一两个分子通路就能解决问题的。

完全赞同楼上的观点。钱卓博士已做的工作只对从宏观上理解记忆机制有帮助。

在心理学层次上理解的记忆形成，还需要神经生物学上更微观的发现。从现在的工作来看，应该是在神经突触及神经元回路中。

钱卓的所谓俄伟大发现不过是我国另一个自欺欺人的神话而已

不否认可以通过这种方式读取大脑信息，但是就算是读取也是粗浅的，更不要说是制造一个智能了

关于LTP和LDP我有一个问题

比如说一般情况下神经元有1-》2-》3的通路

，但是因为某种关系另外有一个通路4-》5-》6

如果因为某个原因2-》5有通路，但是在4启动之时5已经被2启动，而且处于不应期，会产生什么效果？

如果长期出现这种情况会怎么样？