大腦每天接收的來自客觀世界的感覺信息紛繁復雜，大腦對這些刺激進行分類后，人們才有感知判斷。那么大腦是如何開展這項工作的呢？中科院腦科學與智能技術卓越創(chuàng)新中心（中科院神經(jīng)科學研究所）研究員徐寧龍團隊揭示了其中的奧秘，解析了大腦對感覺信息進行范疇化的皮層神經(jīng)元群體運算機制。相關成果日前在線發(fā)表于《神經(jīng)元》。

大腦每天接收海量的來自客觀世界的感覺信息，能夠形成的概念和采取的行動卻數(shù)目有限，為形成有意義的認知來指導行為，大腦需要對這些信息進行高效的組織管理，其中最基本的過程就是范疇化——簡言之，就是分類。

神經(jīng)科學家本世紀初開啟了信息分類和感知覺范疇化神經(jīng)機制研究的新領域，但以往研究側重神經(jīng)運算的結果，對于感覺信息怎樣被轉化為離散的類別信息這一神經(jīng)運算過程，并沒有明確答案。本研究中，研究人員在小鼠中建立了一個基于聽覺的分類抉擇行為范式，結合活體雙光子成像技術，解析了對感覺信息進行范疇化的皮層神經(jīng)元群體運算機制。

徐寧龍介紹，聽到聲音，經(jīng)過訓練的小鼠大腦中的一類神經(jīng)元表現(xiàn)出對聲音類別的特異性反應，將不同頻率的純音歸類到 “高音” 或“低音”范疇。在高低音臨界點的分類中，小鼠會“糾結”。這時大腦中的另一類神經(jīng)元，表現(xiàn)出對類別邊界頻率聲音的“選擇性反應”，協(xié)助小鼠進行判斷和分類。如果小鼠沒有被要求完成分類任務，這類神經(jīng)元選擇性反應則“難覓蹤跡”。

研究表明，在聽覺皮層中存在范疇抉擇相關的單細胞反應，聽覺皮層神經(jīng)元的信息編碼會根據(jù)任務需要發(fā)生動態(tài)變化，這種神經(jīng)編碼的動態(tài)變化在群體水平上有利于把連續(xù)的感覺信息轉化為與任務相關的分類信息。

該成果對感覺皮層在認知過程中的信息處理機制提出了新的理解和預期，或有助于啟發(fā)人工智能算法設計的新思路。

相關論文信息：https://doi.org/10.1016/j.neuron.2019.06.004

本文摘自：生物360