美國科爾德斯普林實驗室、哥倫比亞大學和英國倫敦大學學院等機構研究人員發現,當小鼠從"新手"變為"專家"時,其腦細胞回路和神經元活動都會有所變化,神經網路變得更為集中和專注。研究成果最近發表在美國《神經元》月刊上。
實驗中,研究人員訓練小鼠完成感知決策任務。小鼠們先接收閃光、滴答聲等多重感知刺激,然後通過有選擇地舔舐三個出水口中的一個,告訴研究人員這些刺激是高頻還是低頻。如果選擇正確,小鼠會得到獎勵。在該過程中,小鼠的神經元變化都被雙光子成像顯微鏡觀測記錄下來。
研究人員發現,在小鼠剛開始學習時,相關神經元只在做選擇的瞬間才會有所回饋;而當小鼠完全掌握該技能時,就仿佛"成竹在胸",其神經元會提前很久開始回饋。
為"讀懂"神經元活動,研究人員使用機器學習演算法訓練了一個人工神經網路。這一名為"線性支援向量機器"的人工神經網路收集了多組實驗資料,並把它們與神經元活動相關聯。研究人員發現,隨著小鼠完成任務愈加熟練,它們的神經網路就愈加精確與專注,當把這些變化映射在這一人工神經網路中,就可預測小鼠接下來的行為,準確度高達90%。
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