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人类拥有强大的学习，能够分析理解获得的感官信息，熟悉掌握新的技能以适应不断变化的外部环境。然而目前为止还有许多人类学习的机制不被理解。系统升级学科的最大挑战之一是解释人类如何通过突触神经的链接来改变自己以支持一些适应性的行为。现有的研究表明，大脑皮层的学习机制是依赖大脑深层区域的反馈，而这种反馈机制则是通过控制特定的抑制神经元的开关来实现神经突触的强化。这项研究不仅是理解人类大脑理解学习的一个重要里程碑，也为计算机系统和AI研究提供了很重要的参考价值。

大脑皮层是大脑一个相当重要的区域，对于高级的认知能力、复杂行为能力和感知与学习很重要。皮层会将受到的感觉刺激在传递给相对应的大脑区域之前进行简单的处理和过滤，同时大脑中的一些其他功能区域也会将信息翻过来传递给大脑皮层，这种回路系统的反馈机制被认为是对感官信息的适应性学习机制所必须的。皮层来首先评估传入感觉信息的重要性，然后改进后期处理信息的方式方法。

老鼠胡须强调反馈系统的重要性

已知老鼠鼻子上的胡须专门用于触觉感知，在动物理解其所处环境的能力中起着重要作用。大脑皮层中处理胡须感官信息的部分不断优化其神经突触，以了解触觉环境的新信息。因此，它构成了一个有趣的模型来理解反馈系统在突触学习机制中的作用。

Unige的科学家们分离出一个与胡须相关的反馈回路，并用电极来测量大脑皮层神经元的电信号活动。然后，他们通过刺激大脑皮层中处理这些信息的特定部分来模拟感官输入，同时利用光来控制反馈电路。

“这种离体模型允许我们独立于感觉输入来控制反馈，这在生物体内是不可能做到的。然而，从反馈中分离出感觉输入对于理解这两者之间的相互作用是如何最终导致突触强化是至关重要的，”霍尔特曼补充道。

抑制神经元对信息进行屏蔽

研究小组发现，当两种感觉输入信号被激发时，会激活非常多的神经元。然而，于此同时，一些神经元反而会降低它们的活性。

“有趣的是，当感觉输入和反馈同时发生时，被抑制的神经元通常是那些对感知很重要的神经元，这被称为去抑制，”该研究第一作者Leena Williams解释道。因此，这些神经元就像是输入信息的门，通常是关闭的。当反馈信息进入时，门打开，允许那些负责初级感觉信息的突触强化自身。通过这项研究，我们已经确定了反馈如何优化突触连接，以便更好地为将来的信息做准备。”

既然他们已经确定了哪些神经元参与了这一机制，这些科学家将在“现实生活”中测试他们的结果，当一只老鼠需要处理新的感官信息或在其触觉环境中发现新信息时，抑制的神经元是否会像预期的那样有所变化。

深度学习：模仿自然生命

大脑回路如何自我优化？一个系统如何通过解读自己的行为来自我学习？除了与动物学习相关之外，这个问题也是机器学习计划的核心部分。事实上，一些深度学习专家试图模仿大脑回路来构建AI。Unige团队提供的见解可能与无监督学习有关，无监督学习是机器学习的一个分支，它以能够自我组织和优化新信息处理的电路模型为主体。举例来讲，这对于创建高效的语音或人脸识别系统非常重要。

本文译自 medicalxpress，由 利维坦 编辑发布。

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