人類和其他動物一樣，擁有強大的學習能力，能夠理解新的感覺信息，掌握新的技能，或者適應不斷變化的環境。然而，我們對許多輔助我們學習的機制仍然知之甚少。系統神經科學最大的挑戰之一是解釋突觸連接如何改變以支持適應性行為。
瑞士日內瓦大學(UNIGE)的神經科學家此前曾指出，大腦皮層的突觸學習機制依賴於大腦深層區域的反饋。他們現在已經精確地解釋了這種反饋是如何通過控制特定的抑制性神經元來加強突觸的。這項研究發表在《神經元》雜誌上，它不僅是我們理解知覺學習機制的一個重要里程碑，而且還可能為電腦學習系統和人工智能提供深入的見解。
大腦皮層是大腦最外層和最大的區域，對於高級認知功能、複雜行為、感知和學習都很重要。當感官刺激到達時，大腦皮層在將相關信息傳遞到其他大腦區域之前，對信息進行處理和過濾。一些大腦區域又把信息傳回大腦皮層。這些迴路稱為“反饋系統”，它被認為是皮層網絡的功能及其對新感覺信息的適應所必需的。“對於知覺學習，也就是提高對感官刺激做出反應的能力，神經迴路需要首先評估傳入的感官信息的重要性，然後完善之後的處理方式。反饋系統在一定程度上證實突觸正確地將信息傳遞到大腦其他區域，”領導這項研究的UNIGE醫學院基礎神經科學教授AnthonyHoltmaat解釋說。
觸鬚和反饋系統
老鼠鼻子上的觸鬚是專門負責觸覺感知的，對它理解周圍環境起著重要作用。大腦皮層負責處理來自觸鬚的感官信息的部分不斷優化其突觸，以學習有關觸覺環境的新知識。因此，它構成了一個有趣的模型來理解反饋系統在突觸學習機制中的作用。
UNIGE的科學家分離出一個與觸鬚相關的反饋迴路，並用電極來測量皮層神經元的腦電活動。然後，他們通過刺激大腦皮層中處理這些信息的特定區域來模擬感官輸入，同時利用光來控制反饋迴路。“這種體外模型讓我們能夠獨立於感官輸入控制反饋，這在體內是不可能做到的。然而，將感覺輸入與反饋分離對於理解兩者之間的相互作用如何導致突觸加強至關重要。” Holtmaat補充道。
抑制神經元控制信息
研究小組發現，當兩者分別被觸發時，可以激活多種神經元。然而，當同時被激活時，一些神經元的活動實際上會減少。“有趣的是，當感覺輸入和反饋同時發生時，被抑制的神經元通常會抑制對感知很重要的神經元，這被稱為抑制的抑制或去抑制，”來自UNIGE醫學院的Leena Williams解釋道，她是這項研究的第一作者。“因此，這些神經元就像接收信息的大門，通常是關閉的。但當反饋進來時，這扇門就打開了，讓那些負責主要感官信息的突觸增強它們的力量。通過這項研究，我們已經確定了反饋如何可能優化突觸連接，從而更好地為未來傳入的信息做好準備。”她補充道。
現在他們已經精確地確定了哪些神經元參與了這一機制，這些科學家將在“現實生活”中測試他們的結果，檢查當老鼠需要學習新的感官信息或在觸覺環境中發現新的方面時，抑制神經元是否會像預測的那樣活動。
深度學習：模仿自然智能
大腦回路如何自我優化?一個系統如何通過讀出自己的活動來自學呢?除了與動物學習有關，這個問題也是機器學習程序的核心。事實上，一些深度學習專家試圖模仿大腦回路來構建人工智能系統。UNIGE小組提供的見解可能與無監督學習有關，無監督學習是機器學習的一個分支，它擁有能夠自組織和優化新信息處理的電路模型。例如，這對於創建有效的語音或人臉識別程序非常重要。
少兒腦科技小課堂系頭條號簽約作者
參考：https://www.sciencedaily.com/releases/2019/01/190102112918.htm