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        最新Nature:科學(xué)家一步一步地詳細說明了大腦如何構(gòu)建復(fù)雜的認知地圖

        最新Nature:科學(xué)家一步一步地詳細說明了大腦如何構(gòu)建復(fù)雜的認知地圖

        原標題:最新Nature:科學(xué)家一步一步地詳細說明了大腦如何構(gòu)建復(fù)雜的認知地圖
        文章來源:人工智能學(xué)家
        內(nèi)容字數(shù):11236字

        認知地圖在大腦中的形成:海馬體的神經(jīng)機制

        本文總結(jié)了HHMI研究人員關(guān)于認知地圖在大腦海馬體中形成機制的研究成果。該研究利用先進的顯微鏡技術(shù),追蹤小鼠在學(xué)習(xí)導(dǎo)航過程中數(shù)千個神經(jīng)元的活動,系統(tǒng)地闡述了認知地圖的形成過程,并提出了相應(yīng)的計算模型。

        1. 研究背景與目標

        神經(jīng)科學(xué)家已知某些神經(jīng)元會在特定位置放電,但大腦如何生成認知地圖仍然是個謎。本研究旨在系統(tǒng)地闡述認知地圖在海馬體中的形成過程,并揭示其背后的計算機制。

        2. 研究方法

        研究人員利用高分辨率顯微鏡,對學(xué)習(xí)導(dǎo)航虛擬走廊的小鼠海馬體中數(shù)千個神經(jīng)元的活動進行成像。小鼠需要學(xué)習(xí)不同視覺線索與獎勵位置之間的關(guān)系。兩個虛擬走廊在視覺上相似,但獎勵位置不同(近或遠)。

        3. 主要發(fā)現(xiàn)

        研究發(fā)現(xiàn),小鼠的學(xué)習(xí)過程分為三個階段:首先抑制在無獎勵區(qū)域的舔舐行為;然后理解每個走廊只有一個獎勵;最后,在遠獎勵走廊中抑制在近獎勵區(qū)域的舔舐行為。神經(jīng)元活動與行為變化密切相關(guān):

        1. 學(xué)習(xí)初期,兩個走廊的神經(jīng)元活動相似,僅有輕微差異。
        2. 學(xué)習(xí)過程中,代表不同走廊的神經(jīng)元活動逐漸分化,即使視覺上相同的獎勵位置,其神經(jīng)元活動也因走廊不同而異。
        3. 學(xué)習(xí)結(jié)束時,神經(jīng)元活動完全不同,形成不同的認知地圖,編碼隱藏信息,例如電梯樓層號等,幫助小鼠區(qū)分不同走廊。
        4. 特定的“狀態(tài)細胞”能夠提取環(huán)境中的隱藏信息,實現(xiàn)這種分化。

        4. 計算模型

        研究人員發(fā)現(xiàn),大腦構(gòu)建認知地圖的過程類似于一個狀態(tài)機,通過推斷隱藏狀態(tài)來判斷真實情況。在各種計算模型中,只有“克隆結(jié)構(gòu)因果圖”模型能夠準確再現(xiàn)學(xué)習(xí)過程。

        5. 研究意義

        這項研究不僅繪制了認知地圖形成的逐步過程,更重要的是揭示了大腦可能使用的計算機制。這有助于開發(fā)治療記憶障礙(如阿爾茨海默?。┑男路椒?,并創(chuàng)造更像生物大腦的人工智能系統(tǒng)。神經(jīng)科學(xué)和人工智能領(lǐng)域可以互相借鑒,例如,將海馬體學(xué)習(xí)機制應(yīng)用于改進人工智能系統(tǒng)的推理和規(guī)劃能力。

        6. 未來展望

        研究人員創(chuàng)建了一個在線可視化工具,方便全球科學(xué)家探索數(shù)據(jù)。將行為、單個細胞、神經(jīng)元群體和算法聯(lián)系起來,是真正理解大腦和智力運作的關(guān)鍵一步,有助于理解大腦如何進行算法層面的計算。


        聯(lián)系作者

        文章來源:人工智能學(xué)家
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        作者簡介:致力成為權(quán)威的人工智能科技媒體和前沿科技研究機構(gòu)

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