我在学习有电子学背景的神经科学时发现了什么

从我记事起，我就去过很远的地方。我自然而然地被吸引到神经科学部分，没有意识到它是什么，也没有意识到为什么我会被发现在那里。我怀疑这是对大脑神秘内部运作的研究与科学方法论的结合。我漫不经心地涉猎了心理学和行为学，但它没有我在科学中习惯的那种逻辑和简洁的解释。我几年前原本学的是电子工程，然后是编码和技术方案设计。我从来没有想过我的电子学知识是如何与神经科学相联系的，但事实证明它做到了，相当不错。在电子学课程中，你将学习制造电流、电阻、电压和电容等小型器件的基本原理。这些知识使你可以发明新的机器或软件。在神经科学中，你也有同样的原理，但是电流是离子的流动，电压是微小的，电容和电阻取决于我们身体的生物学。这是对终极机器--人类的研究。

我报名参加了哈佛大学的EdX-神经科学基础(第一部分)课程。这是免费的，但是你可以在结尾处付一小笔费用来买证书。当数学公式再次让我绞尽脑汁时，当我开始在方程式中输入数字时，我感到了一种怀旧的痛苦。在神经科学中，你要担心的远不止物理力学。你正在处理的液体溶液含有钠或钾等离子，这些离子包围着机械和细胞及其膜的复杂排列。我注意到有一个从绝对到概率的转变。你只能在一定的百分比水平上确定神经元的动作会发生。在电子学中，如果所有其他参数都是恒定的，我们通常可以肯定地知道。在神经科学的研究中，我感觉自己正在发现一种极其复杂的机器设计蓝图。在电子学方面，我在学习可以用来设计新机器的小积木。这是一件令人羞愧的事。

如果你有物理或电子背景，我会推荐这门课程。首先，您会发现这些概念很容易理解。第二，你会对人体的工作方式感到敬畏。第三，你将对身体不能按预期工作的情况有新的理解和欣赏，例如多发性硬化症，当某些元素受损导致神经衰弱症状时就会发生多发性硬化症。

电子学和神经科学的交叉并不新鲜，但近年来，这两个领域的进步都为一些有趣的研究打开了大门。例如，我在去年看到了这项关于柔性电子设备的研究，这种电子设备可以使新型神经植入物恢复人体功能。另一篇文章虽然现在已经有几年历史了，但它提出了在神经科学领域增加电子工程师的理由，以帮助在大脑紊乱和人工智能领域做出新的发现。特别是，模仿真实神经元行为的设计并将其应用于为我们的设备供电的电子电路的想法。我最近读了弗兰克·威尔切克(Frank Wilczek)的一本书，书中讲述了自然界中的模式，这些模式在各个学科中都非常相似，作者是弗兰克·威尔切克(Frank Wilczek)。在这本书中，作者指出，许多发现都有着惊人的对称和平衡模式。顺理成章的是，我们可以在人类智能机器中识别的模式可以引导我们设计更好的机器-即使我们并不确切地了解它们是如何工作的。与我们的数字功能机器不同，神经科学中的模式是类比的，更难预测。随着我们对量子力学理解的加深，我们会发现，在微小的量子层面上，这些模式也较少基于数字1和0。在某个地方，这两个门徒应该不可避免地会遇到改善这两个数字的净效应。

最近有一些非常令人兴奋的研究显示有这样做的迹象，特别是为了改进电子设备的设计。马萨诸塞大学阿默斯特分校(University Of Massachusetts Amherst)在2020年4月发表了一篇论文，解释了微型工具(忆阻器)的发现，这些工具的运作方式类似于真正的大脑突触。通过这种方式，这种电子设备能够在非常低的电压水平下工作，就像大脑本身一样，从而在有效学习方面模仿了人类的大脑。这种低能效可以为许多可能性打开大门，包括有朝一日我们可以发明与真正的人类神经元“对话”的设备的想法。

模拟脑神经元的研究被称为“神经形态工程学”，是一个开创性的领域。你可以在这里阅读更多关于它的内容，并找出为什么它可能引发一场工程学革命。这篇信息丰富的文章更详细地介绍了神经形态工程的模拟本质以及由此可能开发的改变世界的应用程序。IT也是如此