研究大脑将自己调到临界状态，从而最大限度地提高信息处理能力
在过去的20年中，越来越多的证据支持一种理论，即大脑会自动调整到可以兴奋的程度，而不会陷入混乱，这类似于相变。
正是在这条线上，信息处理得以最大化。
但是，该理论的关键预测之一(关键性确实是一个设定点，而不仅仅是一个必然性)从未得到检验。
圣路易斯华盛顿大学的最新研究直接证实了这种长期存在的自由行为动物大脑的预测。
“当神经元结合时，它们会积极寻找关键的机制，”艺术与科学生物学助理教授，10月7日发表在《 神经元 》杂志上的新论文的主要作者基思·亨根说。
亨根说:“我们很惊讶地发现，在我们的模型中，这很大程度上是由一群抑制性神经元造成的，而这些神经元回想起来可以很好地调节较大网络的组织。”直接观察危险程度
理论物理学家最初提出大脑可能是关键的。
亨根说:“关于关键性的理论研究已有很长的历史，一些有趣的争论增加了香料的吸引力。”亨根说:“第二，关于人们用来衡量临界度的数学有很多争论。”这样的记录非常耗费数据并且在技术上具有挑战性。
“时间分辨率很高，这是一个优势，”马云说。
在马云对计算繁重的工作做出贡献的过程中，亨根和他的合著者随着时间的流逝，合并并处理了亨根许多单神经元记录的数据，以模拟整个神经网络的活动。
关键程度被破坏，然后重新出现
利用他们连续一周以上连续跟踪神经元活动的能力，研究人员首先证实，即使在整个明暗周期中，视觉皮层中的网络动力学都可以稳健地调整为临界状态。
接下来，研究人员通过用一只眼睛遮挡视力，揭示了严重性被严重破坏，比操纵影响单个神经元的放电速率还早一天。
二十四小时后，录音中再次出现了临界状态，此时单个神经元被视觉剥夺所抑制。
亨根说:“看来，一旦动物的期望与通过它的眼睛获得的不匹配，计算动态就会崩溃。”亨根说:“对这项工作的一种解释是，临界度是大脑网络中体内平衡的最终目标。”从直觉上讲，选择进化的点点滴滴可以产生最佳解决方案。
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