专家与新手大脑有何不同


北京11月25日电 娴熟把握某项技术的专家和初学者的大脑有何不同?研究人员近来经过动物试验和机器学习算法发现了二者差异,并研宣布可猜测动物行为的新方法,这也显示出人工智能助益神经科学研究的潜力。

美国科尔德斯普林试验室、哥伦比亚大学和英国伦敦大学学院等组织研究人员发现,当小鼠从 新手 变为 专家 时,其脑细胞回路和神经元活动都会有所改变,神经网络变得更为集中和专心。研究成果最近宣布在美国《神经元》月刊上。

试验中,研究人员练习小鼠完结感知决议计划使命。小鼠们先接纳亮光、滴答声等多重感知影响,然后经过有挑选地舔舐三个出水口中的一个,告知研究人员这些影响是高频仍是低频。假如挑选正确,小鼠会得到奖赏。在该过程中,小鼠的神经元改变都被双光子成像显微镜观测记录下来。

研究人员发现,在小鼠刚开端学习时,相关神经元只在做挑选的瞬间才会有所反应;而当小鼠彻底把握该技术时,就似乎 心中有数 ,其神经元会提早好久开端反应。

为 读懂 神经元活动,研究人员运用机器学习算法练习了一个人工神经网络。这一名为 线性支撑向量机器 的人工神经网络收集了多组试验数据,并把它们与神经元活动相关联。研究人员发现,跟着小鼠完结使命更加娴熟,它们的神经网络就更加准确与专心,当把这些改变映射在这一人工神经网络中,就可猜测小鼠接下来的行为,准确度高达90%。

 

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