科研人员破解听觉皮层编码机制 有助于启发人工智能算法设计

2019-07-10 16:51:24爱云资讯

科研人员破解听觉皮层编码机制 有助于启发人工智能算法设计

中国科学院脑科学与智能技术卓越创新中心

当你接到一个电话时,即使因为环境和电话噪声等因素干扰,仍然可以轻而易举识别出电话里的语音是否属于某一个熟人,或属于陌生人。这是由于我们的大脑能够对外来刺激进行分类与定位,从而可以从外部信息中高效的抽提出最相关的信息,形成感知判断。这一基本过程称为“范畴化”。

我们的大脑如何将复杂而又连续的刺激信息范畴化呢?这里面的神经生物学机制是什么?对于这些问题的解答将使我们对脑认知功能的生物学基础和神经计算原理有更深入的理解。近日,上海的脑科学研究团队的研究成果对这一系列问题给予了回答。

7月8日晚间,《神经元》期刊在线发表了题为《小鼠听皮层神经元群体结构动态变化实现感觉到范畴的转化》的研究论文,该研究由中国科学院脑科学与智能技术卓越创新中心(神经科学研究所)、上海脑科学与类脑研究中心、神经科学国家重点实验室徐宁龙研究组完成,博士研究生辛宇为该论文第一作者。

研究通过在头部固定小鼠中建立一套听觉相关的抉择行为任务,使用双光子成像技术记录清醒小鼠的听觉皮层第2/3层群体神经元的反应,解析了对感觉信息进行范畴化的皮层神经元群体运算机制。

研究人员为小鼠设计了一个基于听觉的分类抉择行为任务,经过训练,小鼠可以将不同频率的纯音归类到“高音”或“低音”范畴。通过对听觉皮层群体神经元活动进行记录,并结合定量分析,研究大脑皮层的神经元如何通过动态编码将感觉信息转化为类别信息的机制。

研究发现,在单细胞水平,除了编码声音频率信息的神经元活动之外,在小鼠执行声音分类任务中,出现了两种与分类相关的神经活动。其中一类的神经元表现出对声音类别的特异性反应,类似于前人在前额叶和后顶叶等下游脑区发现的类别相关的神经元。另外一类神经元则表现出对于类别边界频率声音的选择性反应,而这种声音选择性反应在被动听声音的情况下并不存在,因此是一种任务依赖的动态调整。

该项工作揭示了听觉皮层神经元群体可以根据分类任务的需要,动态调整信息编码特性,形成有利于提高分类边界分辨能力的群体编码结构,从而提出了感知分类的一个新的神经运算机制。这一成果对于感觉皮层在认知过程中的信息处理机制提出了新的理解和预期,并且可能有助于启发人工智能算法设计的新思路。

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