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该论文介绍，与最近的现生近亲大猿相比，人类有多个独有特征，包括童年期延长和成熟期延迟。牙齿对于理解演化改变的历史具有重要意义，因为牙齿能保留渐进的生长模式，用于推断发育速度和时间。已知人类牙齿比大猿牙齿成熟得慢，尤其是恒磨牙，并且这与不同灵长类的大脑发育速度以及身体成熟速度相关。此次研究的德马尼西化石可追溯至177万年前，代表了非洲以外的部分人属最早成员，为研究人员了解早期人类发育过程提供了机会。

在本项研究中，论文第一作者兼共同通讯作者、瑞士苏黎世大学Christoph P. E. Zollikofer和同事及合作者一起，利用先进成像技术分析了一名德马尼西早期人属个体的牙齿微观结构，这名个体在约11岁牙齿成熟前刚刚去世。他们研究发现，该个体牙齿发育速度很快，与现生大猿类似。然而，这名个体具有与人类类似的、后牙发育晚于前牙以及牙齿发育高峰较晚的特征。

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2024年，诺贝尔物理学奖授予利用人工神经网络推动机器学习的研究，诺贝尔化学奖则部分授予AI科学家，表彰AI模型在蛋白质结构预测方面的成就。AI在诺贝尔奖占据相当比重，11月16日，在2024中国医药工业发展大会与上海国际生物医药产业周上，2014年诺贝尔生理学或医学奖获得者爱德华·莫泽（Edvard Moser）分享近期研究进展，也谈到人工神经网络和自然神经网络之间的相似性与差异。

2014年，爱德华·莫泽通过对于大脑空间导航功能的研究，在人类大脑的海马区和内嗅皮层区域发现了组成大脑中定位系统的细胞，获得当年度的诺贝尔生理学或医学奖。十年后，爱德华·莫泽表示，我们不仅要了解大脑单个细胞是怎样运作的，更要了解大脑中大面积的神经系统是如何进行计算的，要从单个细胞的研究发展到几千个细胞整体的研究。

他在报告中指出5845cc威斯尼斯人官网版，人工神经网络模型架起了AI和神经网络研究之间的桥梁，带来很大的研究进展。人工智能和大脑都是基于神经网络，有几百万个、几亿个神经元，可以高效记录活动信息、生物信息等等。如果大脑与计算机算法相似，那么应该能够进行“对话”，这也为脑机接口技术的发展提供了可能，比如神经义肢、人工耳蜗、人工视觉等。

爱德华·莫泽同时强调，大脑比人工神经网络更好、更加高效，演化出能效极高的计算算法，仅需耗能15瓦-20瓦，而超级计算机需要耗费数兆瓦。他在发言中表示，人工神经网络和自然神经网络之间在信息提取、学习、记忆、检索等方面运用了很多相似原理，但是也有很多不同点。而这些差异可能为开发更完善、更高效的人工智能系统，提供更多的启发。