大脑如何创造新的记忆?《科学》论文为揭示大脑用于学习的新“规则

360影视 国产动漫 2025-05-06 17:42 1

摘要:电脉冲通过神经元之间的连接结构——突触 ——进行传递。单个神经元具有分支状的延伸结构,称为树突,能够接收来自其他数千个细胞的电输入。树突将这些输入信号传递至神经元主体,经整合后生成新的电脉冲。

每一天,我们都在学习并形成新的记忆。当你开始一项新的爱好、尝试朋友推荐的美味佳肴或阅读消息时,大脑可能会将这些信息存储几年甚至数十年。

不过,大脑是如何实现这一惊人壮举的呢?

最新发表在《科学》杂志上的研究,为我们揭示了大脑用于学习的新“规则”。

大脑中的学习机制

人脑由数百亿个神经元构成。这些神经元通过电脉冲传递信息,类似于计算机利用二进制代码传输数据。

电脉冲通过神经元之间的连接结构——突触 ——进行传递。单个神经元具有分支状的延伸结构,称为树突,能够接收来自其他数千个细胞的电输入。树突将这些输入信号传递至神经元主体,经整合后生成新的电脉冲。

神经元是脑的基本单位(图/OpenStax)

特定神经元群体中电脉冲的集体活动,构成了大脑对不同信息和经验的表征。

数十年来,神经科学家认为大脑通过改变神经元之间的连接方式来学习。当新信息或经验改变神经元间的通信方式及集体活动模式时,部分突触连接会增强,另一些则会减弱。这种突触可塑性的过程,正是大脑形成新信息与经验表征的核心机制。

1,大脑需在恰当的时间对特定突触进行精准调整。神经科学家称之为“信用分配问题 ”(credit assignment problem)规则——即大脑如何选择需要改变的突触——至今仍未完全阐明。

重新定义规则

现在,研究人员决定监测大脑内单个突触在学习过程中的连接变化,以揭示哪些活动模式会引起连接的增强或减弱。

为此,他们通过基因编码技术在小鼠的神经元中植入了生物传感器(包括双光子成像在内的脑可视化技术),这些传感器会随着突触和神经活动而发光。当小鼠学习一项任务时(根据声音提示将操纵杆推到特定位置以获取水分),研究人员就可以通过这些传感器实时观察这些活动。

令人惊讶的是,他们发现在同一个神经元上的不同突触并不都遵循相同的规则。这打破了神经科学家长久以来遵循的一个假设,所谓的赫布(Hebbian)规则,即那些持续一起放电的神经元会加强它们之间的连接。然而,研究员观察到,同一神经元不同树突分支上的突触采用不同规则来决定连接的强弱。一部分突触遵循传统赫布规则,同步激活时连接增强;而另一些突触,则完全独立于神经元整体活动,表现出不同的活动。

当小鼠学习新行为时,研究人员通过高精度成像技术追踪神经元树突上的突触连接(在实验图像中表现为小突起)(图/today.ucsd.edu)

这一发现表明,单个神经元上的不同突触群,会同时应用两套规则(而非单一规则),能够更精准地调节不同类型的输入,从而在大脑中形成对新信息的恰当表征。

换言之,通过在学习过程中采用不同规则,神经元可以同时处理多项任务(如整合信息、过滤噪声),并行执行多种功能。

未来应用

这一发现为理解神经元连接在学习过程中是如何变化的,提供了更清晰的图景。鉴于大多数脑部疾病(包括退行性疾病和精神疾病)均涉及突触功能异常,这一发现对人类健康与社会具有潜在重要意义。

例如,抑郁症可能源自某些脑区突触连接的过度弱化,从而削弱了个体体验愉悦的能力。通过理解突触可塑性的正常运作机制,科学家或能更精准地揭示抑郁症的病理机制,并开发更有效的治疗方法。

这些发现也可能对人工智能(AI)产生影响。当前AI的神经网络虽受大脑启发,但其学习规则(如连接权重的更新方式)通常是统一且非生物现实的。新的研究或能推动开发更具生物合理性的AI模型,提升其效率与性能。

然而,要将这些发现转化为治疗脑部疾病的新疗法仍需长期探索。例如,尽管研究人员发现不同树突群的突触遵循不同的学习规则,但其具体机制与功能意义尚不明确。此外,神经元同时采用多种学习方式的多重编码能力可能带来哪些额外特性,仍有待研究。

未来研究有望解答这些问题,进一步揭示大脑学习的奥秘。

注:

1.学习时,脑需要正确地组织和转化信息,才能形成有效的知识结构。就像整理书架时,如果书籍分类混乱(如把小说和工具书混放),后续查找会变得困难;而正确的分类(表征)能让知识更易被提取和应用。例如:在学数学时,若通过图形直观理解方程(如用面积图表示乘法),比单纯背公式更容易理解新问题,因为脑形成了与实际意义关联的表征。

表征的形成:脑通过调整神经元连接(突触)的强度,将信息转化为特定神经活动模式。例如:婴儿学说话时,脑听觉区会逐渐区分“ba”和“pa”的发音差异,形成语音表征。

正确表征的关键:精准的神经连接的调整,只有相关神经连接被强化(如正确发音对应的突触),无关连接被弱化,才能避免混淆。类似机器学习,如同训练AI模型时,输入数据需准确标注(如猫狗图片分类),否则模型无法正确识别。

题图小鼠大脑皮层中的神经元及其分支延伸结构(称为树突)/today.ucsd.edu

Reference

1.https://today.ucsd.edu/story/groundbreaking-study-uncovers-how-our-brain-learns

2.https://thetimesweekly.com/2025/04/how-does-your-brain-create-new-memories-neuroscientists-discover-rules-for-how-neurons-encode-new-information/

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来源:人工智能学家

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