神经元的结构与功能
神经元是大脑中最基本的工作单元，它们通过突触相互连接，形成复杂的大脑网络。一个典型的神经元由细胞体、树状扩散区和轴突组成。细胞体位于中心位置，负责合成和储存信号物质；树状扩散区则广泛分布在周围区域，接收来自其他神经元的输入信号；轴突是信息传递途径，最终将信号发送到下一个突触处。
信号传递过程
当一个神经元被激活时，它会释放出化学物质—— ней罗特拉克特素（NTs），这类似于电线上的电流。在释放后的短暂时间内，这些化学物质会穿过突触间隙，与接受者端位点结合，从而启动下一系列反应。这一过程通常称为postsynaptic potentials（PSPs）。PSPs可以是正向或负向，并且可以累积，使得接受者神经元达到其阈值，从而产生动作电位并再次进行信号传递。
动作电位及其作用
动作电位是一种特殊类型的生物电现象，是在许多生物系统中的通讯方式之一。在大脑中，当某个神经细胞接收足够强烈的刺激后，它可能产生动作电位，即一种自我维持的小范围离子流动。这个过程使得整个轴突内膜上的一段距离迅速发生离子流量变化，从而产生了一次快速且可靠地沿着轴突方向传播的情报载体——即动作潜势差。
学习与记忆机制
学习和记忆涉及多个不同类型的大脑区域，而它们共同依赖于对小分子的精确调控，以及能够重塑连接之间关系来增强或者减弱相关行为模式。一旦这些新的联系建立起来了，大脑就会以不同的方式处理同样的刺激，从而改变我们的行为表现。这背后是一个高度复杂但也非常高效的事实，即我们的大脑能根据经验不断适应环境，以便更好地生存和发展。
神經網絡與人工智慧之間的聯繫
研究人员正在探索如何利用我们对大腦运作原理了解深入的人工智能模型。例如，一些算法模仿了人类大脑中的同步活动，这些活动在多个远程地区同时发生时特别有效。此外，还有研究试图理解如何使用机器学习来识别从感官输入到意识状态转换期间出现的心理状态变化。大致说来，这项工作旨在开发更加灵活、适应性强的人工智能系统，同时也提供了关于人类认知功能本质的一个新视角。