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大脑中通过树突纳米管网络进行的细胞间通讯
Intercellular communication in the brain through a dendritic nanotubular network
专业 · 约 90 分钟读完前置知识：神经科学基础、细胞生物学、突触传递机制
导读
这篇发表于 Science 的论文研究了大脑内神经元之间的通讯方式，报告发现神经元树突会形成纳米管状网络（dendritic nanotubular network），使细胞间可以建立直接连接。这为大脑提供了一种不同于传统突触传递的细胞间通讯途径。
HN 关注点：该发现挑战了大脑仅靠突触通讯的传统图景，HN 讨论焦点集中在量子效应是否参与认知、以及大脑能效对人工智能的启示。
HN 评论精选
这几条评论里：支持 1 质疑 1 补充 2
补充彭罗斯'量子效应参与认知'的直觉获得某种支持，但 Orch OR 意识理论尚未被证实
彭罗斯的平反：从宽泛的哲学意义上说，他关于量子效应可能在认知中发挥某种作用的直觉，如今看来不像 30 年前那样牵强了。但针对 Orch OR 理论本身（基于微管的量子引力坍缩驱动意识）的平反还没有到来。
voxleone查看英文原文
Penrose’s vindication: In a broad philosophical sense. His intuition that quantum effects might play some role in cognition seems less far-fetched now than it did 30 years ago. But vindication of Orch OR specifically (microtubule-based quantum gravity collapses driving consciousness) not yet. https://royalsocietypublishing.org/doi/10.1098/rsta.1998.0254
质疑大脑能效远超 AI，可能利用了某种高温含噪的模拟量子计算，或生物学学习方法远胜反向传播
我仍然认为，进化很有可能找到了某种利用量子计算的方法，但方式可能与我们用超低温低噪声量子数字电路的做法截然不同——也许是某种高温、含噪的模拟随机方式，'随机模拟量子计算机'这个词浮现在我脑海。关键在于大脑的能耗，尤其是学习时的能耗：大脑的能效似乎比经典计算机上运行的任何现有 AI 高出数十万到数百万倍，更不用说在性能和通用性上仍然胜出。晶体管能耗并不比突触高数百万倍，处理器特征尺寸也不比突触大数百万倍，背后一定有别的机制。要么大脑在利用量子计算，要么我们的 AI 训练算法与生物学相比实在糟糕透顶——也许生物学找到了比反向传播好数千倍的学习方法。
api查看英文原文
I still think there's a good chance that evolution has figured out some way to leverage quantum computation, probably in a very different way from the way we're trying to do it with ultra-cold low noise quantum digital circuits. If this is the case it's going to be some kind of high temperature noisy analog stochastic way of harnessing QC. The phrase "stochastic analog quantum computer" comes to mind. It's how little energy the brain uses, especially for learning. The brain seems to be hundreds of thousands to millions of times more energy efficient than any kind of current AI on a classical computer, not to mention still beating it in terms of performance and versatility. Transistors do not use millions of times more energy than synapses, and processor feature sizes are not millions of times larger. Something else is going on. Either the brain is leveraging QC or our AI training algorithms are just really really horrible compared to whatever is happening in biology. Maybe biology found learning methods that work thousands of times better than differential backpropagation.
支持感叹人体至今仍不断有新结构被发现
令我惊叹的是，我们每年仍在发现人体新的组成部分。你本以为到现在我们应该已经把一切都发现了。
atarian查看英文原文
it’s amazing to me how we’re still discovering new pieces of the human body every year. you would have thought by now we’d have discovered everything
补充这一发现提示应重新审视和设计人工神经网络
是时候重新设计我们的人工神经网络了。
ape4查看英文原文
Time to re-designed our artificial neural networks
相关资源
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历次讨论
- 2025Hacker News 讨论帖301 分 · 247 评
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