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文章詳情介紹：
華人科學家Cell文章揭秘：你為什么能對姑娘的手機號碼過目不忘？
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來源：新智元
【導讀】最新一期Cell上發(fā)表了美國貝勒醫(yī)學院的華人科學家陳廣和李諾博士聯(lián)合斯坦福大學進行的一項跨界研究：通過探討生物的腦神經(jīng)活動機制，來提升人工神經(jīng)網(wǎng)絡的穩(wěn)健性。
在AI領域廣泛應用的機器學習方法從某種意義上來說，是受到了神經(jīng)生理學的啟發(fā)而發(fā)明出來的。
盡管如今機器學習計算方法和最新成就都已經(jīng)與生物學上的大腦神經(jīng)結構完全不同，但是人們還是喜歡不斷地將機器學習與生物的大腦作對比。
比如前天三位深度學習之父Hinton、LeCun以及Bengio
而對于機器學習而言，不斷變化的環(huán)境參數(shù)及噪音則會對計算產(chǎn)生巨大的干擾，導致結果精度下降。
那人類或者其他動物的大腦是如何在面對新的環(huán)境變化及噪音時，保持魯棒性的？
人或者動物具備的「短期記憶」功能就是大腦魯棒性的體現(xiàn)。
比如在舞會上，你能夠暫時記住同你打招呼的陌生人的名字以及手機號碼；在超市，你還能夠想起來之前看到的購物清單。
日前，Cell上發(fā)表的最新文章，從探究大腦神經(jīng)機制入手，揭開了其中的奧秘。
7月1日，由美國貝勒醫(yī)學院的陳廣博士、李諾博士與斯坦福大學的博士生Byungwoo Kang和Shaul Druckmann博士等合作，在Cell發(fā)表了一篇名為「額葉皮質網(wǎng)絡的模塊化和魯棒性」（Modularity and robustness of frontal cortical networks）的文章。
論文講了什么？
本篇論文主要描述了以下幾個特點：
跨額葉皮層網(wǎng)絡對選擇的相關和冗余表征
個體的變異性表明，模塊化的組織方式對穩(wěn)健性是必需的
動態(tài)門控允許腦區(qū)之間的交流和分隔
冗余的模塊表征自然出現(xiàn)在穩(wěn)健的網(wǎng)絡模型中
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短期記憶所依據(jù)的神經(jīng)活動是由相互連接的腦區(qū)網(wǎng)絡維持的。目前我們仍不知道大腦區(qū)域如何相互作用以維持持續(xù)的活動，同時對網(wǎng)絡中部分信息的損壞表現(xiàn)出穩(wěn)健性。 研究人員同時測量了小鼠額葉上的大型神經(jīng)元群的活動，以探測大腦區(qū)域之間的相互作用。跨腦半球的活動被協(xié)調以維持連貫的短期記憶。 在整個小鼠實驗中，研究人員發(fā)現(xiàn)了額葉皮層網(wǎng)絡組織的個體差異性。持續(xù)性活動對擾動的穩(wěn)健性需要有一個模塊化的組織：每個腦半球在另一個半球受到擾動時保留持續(xù)性活動，從而防止局部擾動的擴散。一個動態(tài)的門控機制允許腦半球協(xié)調一致的信息，同時門控出損壞的信息。 本研究結果表明，強大的短期記憶是由跨腦區(qū)的冗余模塊表征介導的。冗余的模塊表征自然會出現(xiàn)在學習穩(wěn)健動態(tài)的神經(jīng)網(wǎng)絡模型中。 小鼠執(zhí)行了一項延遲反應任務，它們用胡須辨別觸覺刺激的位置（前部或后部），并通過定向舔（「舔左 」或 「舔右」）報告物體位置，以獲得水的獎勵。感覺指令和行為反應之間有一個延遲時間（1.7秒）。這要求小鼠使用短期記憶來產(chǎn)生正確的選擇反應（Figure 1A; STAR Methods）。 本研究在小鼠執(zhí)行短時記憶行為任務的時候，同時對其大腦兩側前額皮層進行了大規(guī)模「神經(jīng)元群體電活動」的記錄以及「光遺傳學擾動」。 實驗發(fā)現(xiàn)兩側前額皮層并行表征了兩份相似的短時記憶信息, 并且表征該信息的神經(jīng)活動呈現(xiàn)出高度的「一致性」。 進一步的實驗及小鼠運動視頻分析提示兩側活動的協(xié)調一致很可能是由兩側神經(jīng)網(wǎng)絡的相互作用形成的，而非其它腦區(qū)的共同輸入所致。 為了驗證這一點，研究人員對兩側腦區(qū)的相互作用進行了直接測量。 在記憶階段的早期用光遺傳學手段直接抑制了單側前額皮層的神經(jīng)活動，同時觀測該擾動對對側腦區(qū)的影響程度。結果發(fā)現(xiàn)，有的小鼠表現(xiàn)出高度的模塊性，即抑制左側神經(jīng)活動對右側幾乎沒有影響，抑制右側神經(jīng)活動對左側也幾乎沒有影響，呈現(xiàn)兩個模塊。 而另外一些小鼠則缺乏模塊性，左側強烈地支配右側的活動而右側卻不影響左側，呈現(xiàn)不對稱的單一模塊。
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總體上不同小鼠擁有不同的模塊化程度，呈近似連續(xù)的變化。
進一步分析發(fā)現(xiàn)，強烈不對稱的單一模塊表現(xiàn)出兩側活動的高度一致性，而相對獨立的雙模塊系統(tǒng)則表現(xiàn)出較低的一致性。表明兩側活動的協(xié)調確實與兩側皮層的相互作用有關。 進一步實驗發(fā)現(xiàn)不同小鼠的這種差異化的及左側優(yōu)勢的兩側腦區(qū)間相互作用并非完全天生的，改變行為任務的結構可以將左側優(yōu)勢反轉為右側優(yōu)勢。 上述結果說明腦區(qū)間低相互作用的模塊化防止破壞信息的擴散（模塊性）對于穩(wěn)健性是必要的，但同時未擾動腦區(qū)的正常記憶信息又需要通過腦區(qū)間的較強相互作用來補救（糾錯性，error-correction）擾動腦區(qū)被破壞了的信息。 最后，研究人員通過訓練循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡（recurrent neural network, RNN）執(zhí)行同樣的行為任務來探索什么樣的網(wǎng)絡架構可以成為形成穩(wěn)健網(wǎng)絡的解，以及什么條件下在人工訓練的神經(jīng)網(wǎng)絡中也可以重復出實驗中觀察到的現(xiàn)象和原理。 研究表明，要想神經(jīng)網(wǎng)絡在該短時記憶任務中擁有穩(wěn)健的表現(xiàn)需要滿足三個基本條件，即兩側皮層網(wǎng)絡間連接的模塊化初始，模塊化訓練以及神經(jīng)元的非線性特性。 在此訓練好的神經(jīng)網(wǎng)絡中也同時涌現(xiàn)出兩側網(wǎng)絡間的狀態(tài)依賴門控現(xiàn)象。并且類似于實驗研究，改變訓練中兩側網(wǎng)絡感覺輸入的相對強度可以改變人工神經(jīng)網(wǎng)絡的對稱性結構。
機器學習可能會因為這項研究獲得新的突破。
參考資料：
https://www.cell.com/cell/fulltext/S0092-8674(21)00656-5?_returnURL=https%3A%2F%2Flinkinghub.elsevier.com%2Fretrieve%2Fpii%2FS0092867421006565%3Fshowall%3Dtrue https://www.163.com/dy/article/GDTKKK460532BT7X.html