熟练掌握某项技能的专家和初学者的大脑有何不同？研究人员近日通过动物实验和机器学习算法发现了二者区别 ， 并研发出可预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 。
美国科尔德斯普林实验室、哥伦比亚大学和英国伦敦大学学院等机构研究人员发现 ， 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变化 ， 神经网络变得更为集中和专注 。 研究成果最近发表在美国《神经元》月刊上 。
实验中 ， 研究人员训练小鼠完成感知决策任务 。 小鼠们先接收闪光、滴答声等多重感知刺激 ， 然后通过有选择地舔舐三个出水口中的一个 ， 告诉研究人员这些刺激是高频还是低频 。 如果选择正确 ， 小鼠会得到奖励 。 在该过程中 ， 小鼠的神经元变化都被双光子成像显微镜观测记录下来 。
【科普：专家与新手大脑有何不同】研究人员发现 ， 在小鼠刚开始学习时 ， 相关神经元只在做选择的瞬间才会有所反馈；而当小鼠完全掌握该技能时 ， 就仿佛“成竹在胸” ， 其神经元会提前很久开始反馈 。
为“读懂”神经元活动 ， 研究人员使用机器学习算法训练了一个人工神经网络 。 这一名为“线性支持向量机器”的人工神经网络收集了多组实验数据 ， 并把它们与神经元活动相关联 。 研究人员发现 ， 随着小鼠完成任务愈加熟练 ， 它们的神经网络就愈加精确与专注 ， 当把这些变化映射在这一人工神经网络中 ， 就可预测小鼠接下来的行为 ， 准确度高达90% 。
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