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来源：生物通
CMU的神经科学家Alison Barth领导的研究小组在7月17日出版的《Neuron》发表最新文章。
我们常常听人说，学习要按自己的节奏。卡内基梅隆大学（CMU）的研究人员开发了一种自动化的机器人训练设备，能让小鼠利用闲暇时间学习。这项技术有望提高大脑学习能力，使研究人员在更自然的条件下训练动物。
CMU的神经科学家Alison Barth领导的研究小组在7月17日出版的《Neuron》发表最新文章。
Barth实验致力于理解皮质电路接收感觉信息以便适应学习的过程。理解构成大脑学习电路变化基础的算法对创建利用深度学习和人工智能的工程系统具有重要意义。
“动物大脑皮层的神经电路进化了35亿年，已经完全适应了学习，”Barth教授说。“大脑中关于正在发生什么的宝贵信息全部可以用来通知计算处理系统根据经验随时改变算法。”
为了更细致地了解大脑在感官学习过程中的变化，在CMU生物科学系本科生Sarah Bernhard的带领下研究人员构建了一支自动化机器人设备大军：这些设备让小鼠自愿地接近笼子里的一个出水孔，在那里它们的胡须先接触一股轻柔的空气，接着得到一滴水。如果靠近出水孔，胡须没有感觉到一股空气，就不会有水。小鼠通过尝试了解到有空气意味着有水，感觉到一阵风就可以喝水了。
“就像我们给小鼠布置家庭作业。有的鼠学50遍，有的需要400遍。一些鼠喜欢早早学完休息，另一些鼠学到深夜。但是值得肯定的是，它们都很好学而且学的很快，”Barth说。“学习的首要条件是你必须准备好学了，这种自动化装置可以让小鼠随时随地以自己的步调学习。”
他们发现，没有人工干预，使用这种设备的小鼠能够快速独立地学习。借机，研究人员可以捕获更大的数据集，更准确地反应个体学习的多样性。
同时，他们利用机器人设备研究整个群体保存了哪些感官学习路径，并且有了一些令人惊讶的结果。
人们普遍认为，在感官学习中，来自皮肤的信息通过丘脑迅速传递到新皮质。然而，研究小组发现，无论学习快慢，这条路径基本保持不变。相反，处理高阶、更整合反应的丘脑部分，皮质突触（cortical synapses）更具可塑性。
“我们的研究结果表明，大脑坚持在任何情况下你都想确定的快速感觉输入通路，但负责处理更多上下文丰富信息的途径是灵活的，也就是说，大脑保留原始文档，但是会不断编辑其副本。”
这些结果为我们深入了解新皮质在学习过程中的自我重组算法提供了依据。Barth计划，利用这种训练模式来理解不同类型的任务和奖励，如何以及何时塑造大脑。
参考文献：
Rapid Plasticity of Higher-Order Thalamocortical Inputs during Sensory Learning
来源：gh_c1fce5726992 生物通
原文链接：http://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MjM5NzMwNjYyMg==&mid=2675530082&idx=2&sn=8c548b93ca455e04315beb36670263f7&chksm=bc51f0f38b2679e520aa944e1e05611fe3def2cea8f46f820c008218a099f7c9638bbb890a72&scene=27#wechat_redirect
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