Artem Kirsanov https://www.youtube.com/watch?v=9StHNcGs-JM 视频里讲到突触可塑性的一些基本原理，这其实就是大脑不断地“重新布线”的机制，对咱们学习特别重要。它解释说，神经元之间是通过电信号（也就是动作电位）来交流的。这些电信号到了突触那里，就会变成谷氨酸之类的化学神经递质。这些神经递质接着又会在接收神经元那里，通常是在那些专门的树突棘上，引发新的电信号。 视频还详细讲了这些连接的强度怎么通过“长期增强作用”（LTP）来增强。LTP是一种持久的结构变化，它遵循一些学习规则，比如赫布可塑性，这个通常被概括为“共同放电的神经元，连接会更紧密”。在LTP里，一个关键的分子是NMDA受体，它就像一个“巧合探测器”。当谷氨酸结合时，AMPA受体能引起初步的去极化，但NMDA受体通常会被镁离子堵住。要想NMDA受体打开，让钙离子流进来（这对增强连接至关重要），它需要两个条件：一是突触前释放谷氨酸，二是突触后有明显的去极化，这个去极化通常是接收神经元发出的一个“逆向传播的动作电位”提供的。这种“同时发生”的活动就会触发钙离子进入，从而让突触连接变得更强。 视频里说，突触可塑性有两种不同的机制：一种是经典的赫布机制，就是突触前活动和突触后放电同时发生；另一种是非赫布机制，这种机制涉及的是树突分支上附近突触的局部协同活动，它不需要整个神经元都放电。 视频还讲了一个研究，是关于神经元不同部位采用哪种可塑性机制的。研究人员在小鼠运动学习的时候，关注了它们运动皮层里的锥体细胞。他们猜测，离细胞体近的基底树突会遵循赫布规则，而更远、电学上相对独立的顶端树突，则会利用非赫布的、由局部协同活动驱动的可塑性。他们用了先进的活体成像技术，来监测突触活动、整个神经元的放电以及树突棘的结构变化，结果证实了他们的这个猜测。顶端树突的增强是由局部突触协同活动决定的，而且跟神经元整体放电没关系；而基底树突的增强则依赖于突触输入和神经元整体动作电位的经典赫布式巧合。 这个发现揭示了，一个神经元在不同的树突区域，竟然能用不同的可塑性规则，这很可能反映了它们接收不同类型信息的功能。比如说，顶端树突可能接收的是反馈或情境信息，而基底树突则可能接收前馈或预测误差信息。这种“分区学习”的机制，不仅凸显了生物神经元惊人的复杂性，也为人工智能提供了新的思路。
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