以往人们普遍认为，人类大脑之所以具备惊人的智慧，主要得益于其庞大的神经元数量以及错综复杂的细胞间连接。然而，近期一项发表在《美国国家科学院院刊》（PNAS）上的最新研究表明，人类非凡认知能力的根源不仅在于宏观的规模，更在于单个神经元自身就拥有超乎想象的强大计算能力。
该研究由耶路撒冷希伯来大学的伊丹·塞格夫（Idan Segev）教授和米奇·伦敦（Mickey London）教授率领，并联合了埃德蒙和莉莉·萨弗拉脑科学中心（ELSC）的博士生伊多·艾森布和（Ido Aizenbud）与达妮埃拉·约埃利（Daniela Yoeli），以及阿姆斯特丹自由大学的克里斯·德科克（Chris de Kock）教授共同完成。
长期以来，科学界习惯于将神经元简化为一个简单的开关，只负责接收信号并决定是否发放电信号。但最新研究发现，人类大脑皮层（负责高级思维的外层结构）中的单个神经元实际上是一个高度复杂的微型信息处理单元。它们不仅能收集信号，还能通过极其复杂的内部机制对输入的信息进行精细组合与加工，其单细胞的处理能力甚至可以比肩深度人工神经网络。
为了公平衡量不同哺乳动物神经元的计算复杂度，研究团队借助人工智能和计算机建模技术构建了一个数字“模仿者”。他们测试了人工神经网络需要达到多深的层级，才能准确复现生物神经元输入信号与输出反应之间的关系。研究发现，生物细胞越复杂，所需要的人工网络层级就越深，而人类大脑皮层的神经元始终需要更复杂的人工网络来模仿。
研究人员指出，人类神经元的这一巨大优势，主要源于其丰富的树突树分支结构以及独特的电生理特性。这些独特的物理结构使得神经元不仅仅是简单地将输入信号相加，而是能够对复杂的信息组合进行深度的分析与处理。这一发现颠覆了传统认知，表明人类的高级思维、语言、想象力与创造力，可能从单个神经元内部的复杂计算就已经拉开了序幕。
此外，该研究建立的全新计算框架不仅有助于科学家进一步揭示人类思考和学习的细胞机制，也将对新一代类脑人工智能的发展产生深远影响。未来的人工智能系统或许不再依赖于单纯堆砌简单单元的层数，而是可以通过引入具备更强单体处理能力的复杂计算单元，开辟出一条更贴近生物神经系统的新路径。