研究揭示專家與新手大腦不同

　　熟練掌握某項技能的專家和初學者的大腦有何不同？研究人員近日通過動物實驗和機器學習算法發現了二者區別，并研發出可預測動物行為的新方法，這也顯示出人工智能助益神經科學研究的潛力。

　　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，神經網絡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，然后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反饋；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反饋。

　　為“讀懂”神經元活動，研究人員使用機器學習算法訓練了一個人工神經網絡。這一名為“線性支持向量機器”的人工神經網絡收集了多組實驗數據，并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，它們的神經網絡就愈加精確與專注，當把這些變化映射在這一人工神經網絡中，就可預測小鼠接下來的行為，準確度高達90%。