大脑如何通过交谈学习本身?
人类和其他动物一样,拥有一个巨大的学习能力,允许新感官信息的理解掌握新技能或适应一个不断变化的环境。然而,许多机制,使人们的学习仍然知之甚少。系统神经科学的最大挑战之一是如何改变突触连接支持自适应行为。日内瓦大学的神经学家(UNIGE),瑞士,先前表明,突触学习机制在大脑皮层依赖反馈更深的大脑区域。他们现在破解此反馈盖茨突触强化特定抑制性神经元通过切换。这项研究中,发表在神经元,不仅是一个重要的里程碑在知觉学习机制的理解,但也可以提供洞察计算机和人工智能学习系统。
皮质——大脑的外层和最大的地区——高等的认知功能是很重要的,复杂的行为,知觉和学习。感官刺激的到来后,大脑皮层过程和过滤器之前,它的信息传递给其他大脑区域最相关的方面。反过来,这些大脑区域发送信息回皮质。这些循环,称为“反馈系统”,被认为是必不可少的皮质的功能网络和他们的适应新的感官信息。”知觉学习——这是改进反应能力的感官刺激,神经元电路首先需要评估传入的感官信息的重要性,然后细化的方式处理。反馈系统在一定程度上证实了这些突触负责将信息传输到其他大脑区域做正确,”安东尼Holtmaat解释说,基本的神经科学教授UNIGE医学院,导演。
须强调反馈系统如何
老鼠的胡须的鼻子是专业触觉传感和发挥重要作用在动物直接环境的理解方面的能力。皮质的一部分处理感觉信息的胡须不断优化其突触以触觉环境学习新的方面。因此,它是一个有趣的模型为理解反馈系统的作用在突触学习机制。
UNIGE科学家孤立whiskers-related反馈电路,使用电极测量皮质神经元的电活动。然后他们模仿感觉输入通过刺激大脑皮层的特定部分以处理这些信息,而与此同时,使用光来控制反馈电路。“这体外模型允许我们控制独立于感官输入的反馈,这是不可能的体内。然而,断开反馈至关重要的感官输入理解两者之间的相互作用会导致突触强化,“Holtmaat补充道。
抑制神经元门的信息
研究小组发现,这两个组件,当触发另外,激活范围广泛的神经元。然而,当激活的同时,一些神经元实际上减少他们的活动。“有趣的是,神经元抑制感觉输入和反馈发生一起时通常抑制神经元感知是重要的,这就是所谓的抑制,抑制或抑制解除,“UNIGE医学院Leena威廉姆斯解释说,该研究的第一作者。“因此,这些神经元就像门的信息,和常闭。但当反馈进来,门打开,允许这些突触照顾的主要感官信息来增加他们的力量。可能与本研究我们已经确定了反馈如何优化突触连接,以更好地准备未来的信息,”她补充道。
现在他们已经鉴定出哪些神经元参与这种机制,这些科学家在“现实生活”将测试他们的研究成果来检查是否抑制神经元会像预测当一只老鼠需要学习新的感官的触觉信息或发现新的方面的环境。
深度学习:模仿自然智能
大脑回路优化自己怎么样?一个系统如何教本身通过宣读自己的活动吗?除了学习相关的动物,这个问题也是机器学习的核心项目。事实上,一些深度学习专家试图模仿大脑回路建立人工智能系统。UNIGE团队提供的见解,如可能相关的无监督学习,机器学习的一个分支,占据了自己与电路模型,能够自组织和优化处理的新信息。这是很重要的,创建高效的语音或人脸识别项目,例如。
