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要大。
然而科学家并不确定有几种大小的神经元，也不知道在对信号的反应上它们是如何变化的。
后来，Bartol、Sejnowski和他们的同事在那片海马体切片中注意到了一些有趣的事情。
约十分之一的时间里，一个轴突会与同一树突的两个不同树突棘交流。
这些特立独行的轴突对树突这两处发出的信号完全相同，然而突触的体积——即轴突与树突“对话”
的地方，却有着平均8%的区别。
这意味着两者间交流的信息对下方突触的自然变异率为8%。
因此，团队提出：如果突触在体积上有60倍的差距，而突触体积偶然变化的几率是8%，那么在这一范围内，会有多少不同的突触体积？被大脑检测到区别的又有多少？
将这些数据与信号检测论结合（即两个信号多不同才会被大脑辨识出区别），研究者们发现神经元存在26种体积。
这从实质上揭示了神经元交流时“声音”
的“音量”
有多少种。
在此之前，研究者们认为这些脑细胞只有寥寥数种不同体积。
从这点出发，研究者们准确算出了任意两个神经元之间可传递的信息数量。
计算机以比特为单位存储数据，其值有两种——0或者1。
而一个神经元产生的二进制信息可以产生26种不同体积的神经元。
因此研究者们用信息基本原理计算了每个神经元可以存储多少比特的数据。
“为了把26这个数字转化为比特单位，我们将其写为2的n次幂等于26然后求n的解。
得出的结果是n等于4.7比特。”
Bartol说道。
这样的存储力是之前科学家们所认为的10倍。
三
难以置信的效率
新发现还对大脑是如何在存储信息的同时保持活跃提供了线索。
事实上，大多数神经元对输入的信号不会做出反应，然而身体可以高度精确地将这些信号解读成物理结构，这也部分解释了为什么大脑比计算机的效率更高。
然而，尽管脑细胞平均80%的时间都是非活跃的，也仍然解释不了计算机为何需要人脑所需能量的5千万倍能量来完成同样的任务。
“剩下的谜题或许需要将生物化学与计算机里的电子作比较才能解开了。
计算机用电子进行计算，电子在电线中流动会发出热量，造成了能量的损失。”
Bartol说。
相比之下，生化途径或许要高效得多，他补充道。
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