投稿|陈根：意识的发展与边界，大脑“噪音”何起？( 三 )
还有一些使用沃伊泰克开发的软件所进行的研究，其中包括对多动症药物疗效的调查，以及基于性别差异对自闭症患者大脑活动的研究 。他们和团队的其他成员在模拟数据库中测试了代码的性能，肯定了利用此工具进行新研究的可能性 。
其次，在《意识与大脑》一书中，法国神经学家斯坦尼斯拉斯·德阿纳也提到：“神经元不仅能容忍噪声，还能放大噪声 。”神经元的工作原理是放大认知波动，甚至利用这些波动的噪声来帮助生成解决复杂问题的新方案 。认知波动可能使我们更接近一个范式转变，即“噪声是新的信号” 。
对这些认知波动的研究正引导研究人员以全新的方式进行心理健康治疗 。研究人员认为，这可能会在心理健康科学领域带来一些难以置信的突破 。对这些认知波动的研究正引导研究人员以全新的方式进行心理健康治疗 。
研究人员开始尝试不再试图减少抗抑郁药引起的自发大脑波动，而是尝试增加这些波动 。这有些违反直觉，因为自发波动和走神也会导致抑郁性的沉思和焦虑 。然而，通量理论认为，这些消极的思维习惯会受到大脑中大量自发性波动的干扰，而这种干扰会使一切放松下来，使我们改变旧的习惯 。
在纽约大学的朗格尼成瘾卓越研究中心，罗兰·格里菲思和斯蒂芬·罗斯给巴尔的摩和纽约市的80名重症癌症患者服用赛洛西宾，超过四分之三的患者表示，他们因害怕死亡而产生的抑郁和焦虑情绪得到了显著缓解 。即使在治疗6个月后，这样的改善效果仍然存在，并且与自发波动的放大有关 。
最后，大脑噪音的研究或许还将为机器智能带来新的研究路径 。要知道现代人工智能的核心挑战之一就是在深度学习方面的困境，这使得人工智能经常变成人工智障 。
比如，一辆黄色校车来说明如果是在乡村公路上行驶，深度学习的神经网络可以自信地准确识别出校车 。然而，如果校车侧方位停在马路正对面，那算法可能就会很有自信地认为它是一辆扫雪车 。如果从某个角度从下往上看，它又会被当作一辆垃圾车 。
问题之一在于情境 。当一张新图像与训练图像集足够不同时，即使差别只是简单的旋转或障碍物，深度学习的视觉识别也会发生错误 。相反地，情境的生成似乎取决于某种非同寻常的连线和信号生成功能——至少在人类大脑中是这样 。如果人们能够更准确地把握非同寻常的连线和信号生成功能，或许也将推动人工智能实现新的阶段发展 。
【投稿|陈根：意识的发展与边界，大脑“噪音”何起？】大脑不是完全确定性的，对于大脑的认知还在不断更新 。神经元铺设的这个超级信息网络貌似充满了大量无意义的信号，但显然，它们对于人们的行为有着十分重要的作用 。探索其背后的机理，或许也将朝人类意识的边界更近一步 。
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