Science新研究挑戰了長期以來的一個假設：學習并不是簡單的重復，它需要共享

來源：生物通

“神經科學界的主流觀點認為，學習通過促使神經元更加獨立地運作來提高大腦效率，從而使信息能夠更清晰地被讀取。我們的研究結果支持另一種觀點……”

當你的技能日益精進——比如在人群中認出熟悉的面孔、一眼就能發現拼寫錯誤，或者預測游戲中的下一步，這時你大腦中的感覺神經元會變得更加協調，共享信息而非各自獨立運作。這是羅切斯特大學 及其 德爾蒙特神經科學研究所 的研究人員發表在 《科學》雜志上的一項新研究得出的結論。該研究挑戰了神經科學界長期以來的一個假設，即學習通過減少神經信號的重復來提高效率。

這項由腦與認知科學系Ralf Haefner 和 Adam Snyder兩位教授 實驗室的研究生Shizhao Liu領導的 研究表明，學習并非增強神經元之間的活動，而是增強神經元之間的共享活動。該研究結果或可為學習障礙的研究提供新的見解，并啟發開發更靈活、更類人化的人工智能工具。

Liu說：“神經科學界的主流觀點認為，學習通過促使神經元更加獨立地運作來提高大腦效率，從而使信息能夠更清晰地被讀取。我們的研究結果支持另一種觀點，即大腦的感覺區域并非只是被動地編碼世界。它們會主動進行推理，將接收到的信息與大腦已經學習到的預期相結合。”

學習如何重塑神經協作

幾十年來，研究人員一直認為，學習能夠簡化大腦處理信息的方式，減少神經元之間的共享活動，從而提高信息的讀取效率。這一觀點影響了研究人員對從感知到決策等方方面面的思考。

但 Liu團隊的研究表明，神經元的學習機制并非單一，而是相互協調。隨著學習的進行，神經元并非變得更加獨立，而是變得更加協調，從而增加它們共享的信息量，尤其是在大腦積極參與任務并做出決策時。

這種協調反映了大腦對內部預期的日益依賴。隨著學習的進行，來自更高級腦區的反饋似乎會影響感覺神經元的反應方式，使感知能夠整合傳入信息和大腦從過去經驗中學到的知識。

追蹤學習過程中神經元的活動

研究人員追蹤了受試者在學習區分不同視覺模式的過程中，視覺皮層中同一組小型神經元網絡在數周內的活動。研究團隊測量了隨著學習的進行，神經元是越來越多地獨立運作，還是共享更多信息。

研究人員發現，在學習之前，神經元大多獨立運作。但隨著受試者視覺技能的提高，神經元開始表現得更像一支訓練有素的運動隊，以協調的方式進行溝通和協作。

Snyder說：“這有點像一群人一起解決問題。與其各自為政、盡可能高效地工作，不如通過學習讓他們更多地溝通交流。這種信息共享能讓每個人都掌握更多信息，并有可能使團隊更加靈活和適應性更強。”

重要的是，這種協同效應僅在受試者積極執行任務并根據所見內容做出決策時才會出現。當他們被動地觀看相同的圖像而無需做出反應時，這種效應就消失了。

對于這項任務而言最重要的神經元在協調性方面表現出最大的提升，尤其是在做出決定的時候。

但這些變化是靈活的，而非永久性的。研究人員認為，這些轉變是由來自更高級腦區的反饋信號引導的，使神經元能夠根據任務實時調整自身行為。

研究結果支持神經科學領域一個日益流行的觀點：大腦并非簡單的信息傳送帶，而是不斷地將我們所見與預期融合，從而構建出一幅更豐富、更全面的世界圖景。而這種融合需要多個神經元協同作用，而非各自獨立進行。

健康與人工智能的洞見

了解大腦在學習過程中如何協調神經元，可以為學習障礙和影響感知能力的疾病提供新的見解。它還可以幫助科學家設計出泛化能力更強的人工智能系統，借鑒大腦靈活融合先前預期和新感覺信息的方式。

“目前大多數人工智能系統都建立在判別式架構之上，這種架構直接將感覺輸入映射到輸出，我們的最新研究表明，引入生成式反饋回路——其中內部模型塑造感覺表征——可能會使系統能夠更快地從有限的數據中學習，對不確定性更具魯棒性，并能更靈活地適應不斷變化的任務。”

參考文獻

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

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