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圖片來源：utahpeoplespost.com

來源  University of Geneva

翻譯  阿金

審校  卓思琪

編輯  魏瀟

所有動物都具備一定的學(xué)習(xí)能力，人類也不例外，甚至更加強(qiáng)大——這讓我們能理解新的感覺信息，從而掌握新技能、適應(yīng)不斷變化的環(huán)境。但是，其中的科學(xué)原理我們?nèi)匀恢跎佟Ｄ壳跋到y(tǒng)神經(jīng)科學(xué)領(lǐng)域面臨的最大挑戰(zhàn)之一，就是探索動物適應(yīng)行為背后的腦內(nèi)突觸連接改變機(jī)制。

此前瑞士日內(nèi)瓦大學(xué)（UNIGE）的神經(jīng)科學(xué)家已經(jīng)發(fā)現(xiàn)，大腦皮層中的突觸學(xué)習(xí)機(jī)制依賴于大腦更深處區(qū)域的反饋。他們目前破解出了這個謎題：這些反饋是通過調(diào)控特定的抑制性神經(jīng)元來強(qiáng)化突觸連接的。這項研究發(fā)表在《神經(jīng)元》（Neuron）雜志上，不僅成為了探索知覺學(xué)習(xí)機(jī)制的重要里程碑，還可能為計算機(jī)學(xué)習(xí)系統(tǒng)和人工智能的發(fā)展提供思路。

皮層是最大的腦區(qū)，位于大腦外層，它在高級認(rèn)知功能、復(fù)雜行為、知覺和學(xué)習(xí)過程中發(fā)揮著重要作用。當(dāng)感覺刺激抵達(dá)大腦皮層的時候，皮層會加工并過濾這些信息，然后再傳送給其他相關(guān)腦區(qū)。部分相關(guān)腦區(qū)還會將信息反饋給皮層。整個循環(huán)過程稱為“反饋系統(tǒng)”（feedback system），是皮層網(wǎng)絡(luò)發(fā)揮功能、適應(yīng)新的感覺信息所必不可少的一環(huán)。

“知覺學(xué)習(xí)是機(jī)體對刺激的高級響應(yīng)能力，在這一過程中神經(jīng)回路首先會評估接收到的感覺信息的重要性，然后改進(jìn)之后的信息處理方式。反饋系統(tǒng)從某種程度上來說，是來確認(rèn)負(fù)責(zé)傳遞信息的突觸是否正確地完成工作?！比諆?nèi)瓦大學(xué)醫(yī)學(xué)院基礎(chǔ)神經(jīng)科學(xué)教授安東尼·霍特馬特（Anthony Holtmaat）解釋道。他是本項研究的領(lǐng)導(dǎo)者。

小鼠鼻子兩邊的胡須專門用于感知觸覺信息，它在幫助動物理解身邊的環(huán)境上發(fā)揮了重要作用。處理觸須感覺信息的大腦皮層不斷優(yōu)化其突觸，從而適應(yīng)新的觸覺環(huán)境。因此，它構(gòu)成了一個有趣的模型——該模型可用來探索反饋系統(tǒng)在突觸學(xué)習(xí)機(jī)制中的作用。

日內(nèi)瓦大學(xué)的科學(xué)家分離出了與觸須相關(guān)的反饋回路，并使用電極來測量皮層神經(jīng)元的電活性。然后他們通過刺激皮層中處理感覺信息的特殊區(qū)域，來模仿感覺信息的輸入；與此同時，使用光來控制反饋回路。

“這種體外模型能讓我們獨(dú)立控制反饋回路、不受感覺輸入的干擾——在體模型就無法做到這一點(diǎn)。但如果要想了解兩者之間的相互作用，將感覺輸入和反饋回路隔斷開是非常有必要的。”霍特馬特補(bǔ)充說。

研究團(tuán)隊發(fā)現(xiàn)，分別觸發(fā)“感覺傳入”和“反饋回路”這兩部分時，都會激活大范圍的神經(jīng)元。但同時觸發(fā)它們的時候，一些神經(jīng)元自身的活性就會降低。“這很有意思，當(dāng)感覺輸入和反饋回路同時被觸發(fā)時，一些神經(jīng)元會受到抑制，而這些神經(jīng)元平時會抑制那些對感知覺來說相當(dāng)重要的神經(jīng)元——這就是我們所熟悉的‘對抑制的抑制’或者‘去抑制效應(yīng)（disinhibition）’。”同是來自日內(nèi)瓦大學(xué)醫(yī)學(xué)院的蓮娜·威廉姆斯（Leena Williams）解釋道，她也是該論文的第一作者。

“因此，這些神經(jīng)元就像一道門，一般情況下是關(guān)閉狀態(tài)，將要進(jìn)入的信息擋在門外。但是當(dāng)反饋信息到來的時候，門就會打開，讓突觸接受這些主要的感覺信息來強(qiáng)化它們的連接強(qiáng)度。通過這項研究，我們明白了反饋回路如何通過優(yōu)化突觸連接，迎接即將到來的信息。”她繼續(xù)講到。

目前，研究者已經(jīng)識別出這套機(jī)制會涉及哪些神經(jīng)元，他們會在“現(xiàn)實(shí)生活”中對研究結(jié)果進(jìn)行測試，從而檢驗(yàn)這些抑制神經(jīng)元是否能如預(yù)測所料那樣“行動”——尤其是當(dāng)小鼠需要學(xué)習(xí)新的感覺信息、或者在它發(fā)現(xiàn)了觸覺環(huán)境“新大陸”的時候。

大腦回路如何優(yōu)化自身？系統(tǒng)如何通過讀取自己的活動來自學(xué)？除了和動物學(xué)習(xí)機(jī)制有關(guān)，這些問題同樣是機(jī)器學(xué)習(xí)程序的核心問題。事實(shí)上，一些深度學(xué)習(xí)算法專家試圖模仿大腦回路來構(gòu)建人工智能系統(tǒng)。日內(nèi)瓦大學(xué)團(tuán)隊提供的思路可能與無監(jiān)督學(xué)習(xí)有關(guān)（無監(jiān)督學(xué)習(xí)是機(jī)器學(xué)習(xí)的一個分支，通過自身的回路模型、自我組織來優(yōu)化新信息的處理過程），這對創(chuàng)建更有效的語音或者面都識別程序至關(guān)重要。