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加速神经科学的进步有助于我们了解大局——动物的行为方式以及哪些大脑区域参与了这些行为——以及小局——分子、神经元和突触如何相互作用。但这两个尺度之间存在巨大的知识差距，从整个大脑到神经元。
由哥伦比亚工程学院多诺万家族计算机科学教授 Christos Papadimitriou 领导的团队提出了一种新的计算系统，以在神经元和语言等认知现象之间的中间层次上扩展对大脑的理解。该小组包括佐治亚理工学院的计算机科学家和格拉茨理工大学的神经科学家，他们开发了一种基于神经元集合的大脑结构，并展示了它在语言产生的句法处理中的用途;他们的模型于 6 月 9 日在线发表在PNAS上，与最近的实验结果一致。
“对我来说，理解大脑一直是一个计算问题，”五年前开始对大脑着迷的 Papadimitriou 说。“因为如果不是，我不知道从哪里开始。”
哥伦比亚大学研究员和诺贝尔奖获得者理查德·阿克塞尔 (Richard Axel) 激励了他，他最近指出，“我们没有将神经活动转化为思想和行动的逻辑。”Papadimitriou 想知道如果他将这种“逻辑”解释为像 Python 这样的编程语言会发生什么：就像 Python 操纵数字一样，大脑的逻辑操纵神经元的数量。
他和他的团队开发了一个计算系统，即组装微积分，它包含对似乎参与认知过程(例如印记记忆、概念和单词)的神经元集合或大量神经元的操作。正如 Python 程序可以被编译为机器代码并执行一样，汇编微积分原则上可以被翻译成神经元和突触的语言。研究人员能够通过分析和模拟表明，该系统在神经元和突触水平上是可以实现的。
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