Science新研究挑战了长期以来的一个假设：学习并不是简单的重复，它需要共享

来源：生物通

“神经科学界的主流观点认为，学习通过促使神经元更加独立地运作来提高大脑效率，从而使信息能够更清晰地被读取。我们的研究结果支持另一种观点……”

当你的技能日益精进——比如在人群中认出熟悉的面孔、一眼就能发现拼写错误，或者预测游戏中的下一步，这时你大脑中的感觉神经元会变得更加协调，共享信息而非各自独立运作。这是罗切斯特大学 及其 德尔蒙特神经科学研究所 的研究人员发表在 《科学》杂志上的一项新研究得出的结论。该研究挑战了神经科学界长期以来的一个假设，即学习通过减少神经信号的重复来提高效率。

这项由脑与认知科学系Ralf Haefner 和 Adam Snyder两位教授 实验室的研究生Shizhao Liu领导的 研究表明，学习并非增强神经元之间的活动，而是增强神经元之间的共享活动。该研究结果或可为学习障碍的研究提供新的见解，并启发开发更灵活、更类人化的人工智能工具。

Liu说：“神经科学界的主流观点认为，学习通过促使神经元更加独立地运作来提高大脑效率，从而使信息能够更清晰地被读取。我们的研究结果支持另一种观点，即大脑的感觉区域并非只是被动地编码世界。它们会主动进行推理，将接收到的信息与大脑已经学习到的预期相结合。”

学习如何重塑神经协作

几十年来，研究人员一直认为，学习能够简化大脑处理信息的方式，减少神经元之间的共享活动，从而提高信息的读取效率。这一观点影响了研究人员对从感知到决策等方方面面的思考。

但 Liu团队的研究表明，神经元的学习机制并非单一，而是相互协调。随着学习的进行，神经元并非变得更加独立，而是变得更加协调，从而增加它们共享的信息量，尤其是在大脑积极参与任务并做出决策时。

这种协调反映了大脑对内部预期的日益依赖。随着学习的进行，来自更高级脑区的反馈似乎会影响感觉神经元的反应方式，使感知能够整合传入信息和大脑从过去经验中学到的知识。

追踪学习过程中神经元的活动

研究人员追踪了受试者在学习区分不同视觉模式的过程中，视觉皮层中同一组小型神经元网络在数周内的活动。研究团队测量了随着学习的进行，神经元是越来越多地独立运作，还是共享更多信息。

研究人员发现，在学习之前，神经元大多独立运作。但随着受试者视觉技能的提高，神经元开始表现得更像一支训练有素的运动队，以协调的方式进行沟通和协作。

Snyder说：“这有点像一群人一起解决问题。与其各自为政、尽可能高效地工作，不如通过学习让他们更多地沟通交流。这种信息共享能让每个人都掌握更多信息，并有可能使团队更加灵活和适应性更强。”

重要的是，这种协同效应仅在受试者积极执行任务并根据所见内容做出决策时才会出现。当他们被动地观看相同的图像而无需做出反应时，这种效应就消失了。

对于这项任务而言最重要的神经元在协调性方面表现出最大的提升，尤其是在做出决定的时候。

但这些变化是灵活的，而非永久性的。研究人员认为，这些转变是由来自更高级脑区的反馈信号引导的，使神经元能够根据任务实时调整自身行为。

研究结果支持神经科学领域一个日益流行的观点：大脑并非简单的信息传送带，而是不断地将我们所见与预期融合，从而构建出一幅更丰富、更全面的世界图景。而这种融合需要多个神经元协同作用，而非各自独立进行。

健康与人工智能的洞见

了解大脑在学习过程中如何协调神经元，可以为学习障碍和影响感知能力的疾病提供新的见解。它还可以帮助科学家设计出泛化能力更强的人工智能系统，借鉴大脑灵活融合先前预期和新感觉信息的方式。

“目前大多数人工智能系统都建立在判别式架构之上，这种架构直接将感觉输入映射到输出，我们的最新研究表明，引入生成式反馈回路——其中内部模型塑造感觉表征——可能会使系统能够更快地从有限的数据中学习，对不确定性更具鲁棒性，并能更灵活地适应不断变化的任务。”

参考文献

Task learning increases information redundancy of neural responses in macaque visual cortex

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