神經(jīng)通路對于靈長類動物成功快速識別目標(biāo)至關(guān)重要
靈長類動物中快速視覺對象處理所必需的通過前額葉皮層的循環(huán)處理為開發(fā)類似于大腦的人工智能提供了關(guān)鍵見解。麻省理工學(xué)院的研究人員已經(jīng)確定了一條大腦通路,對于使靈長類動物能夠輕松識別其視野中的物體至關(guān)重要。這些發(fā)現(xiàn)豐富了視覺感知中涉及的神經(jīng)電路的現(xiàn)有模型,并有助于進(jìn)一步闡明用于解決靈長類動物大腦識別對象的計算代碼。
由麥戈文腦科學(xué)研究所和腦與認(rèn)知科學(xué)系博士后Kohitij Kar領(lǐng)導(dǎo),這項研究著眼于稱為前外側(cè)前額葉皮層(vlPFC)的區(qū)域,該區(qū)域通過下丘腦向顳下葉皮質(zhì)發(fā)送反饋信號。神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)。這項研究的主要目的是測試該電路的往返信息處理(即該循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò))對于靈長類動物快速識別對象至關(guān)重要。
麻省理工學(xué)院的研究人員使用對象識別任務(wù)(例如,識別出圖中顯示的是“鳥”而不是“大象”)來研究從靈長類動物腹側(cè)前額葉皮層(vlPFC)到顳下葉(IT)的反饋的作用。皮層通過神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)。在靈長類動物的大腦中,暫時阻斷vlPFC(綠色陰影區(qū)域)會破壞包含vlPFC和IT的循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),從而導(dǎo)致特定缺陷,并暗示其在快速物體識別中的作用。圖片來源:Kohitij Kar;大腦圖像改編自SciDraw。
本研究發(fā)表在 Neuron上 ,可通過開放獲取獲得,是Kar和James DiCarlo發(fā)表的先前工作的后續(xù)研究,Kar和James DiCarlo是彼得·德·弗洛雷斯神經(jīng)科學(xué)教授,麻省理工學(xué)院腦與認(rèn)知科學(xué)系系主任以及麥戈文研究所和大腦,思想與機(jī)器中心。
猴子與機(jī)器
Kar,DiCarlo和同事在2019年發(fā)現(xiàn),靈長類動物在快速物體識別過程中必須使用一些循環(huán)回路。這項研究中的猴子受試者比缺乏循環(huán)電路的工程化“前饋”計算模型(稱為深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò))能夠更準(zhǔn)確地識別物體。
有趣的是,模型在對象識別方面比猴子要差的特定圖像,在猴子的大腦中也需要更長的時間才能解決-這表明額外的時間可能是由于大腦中的反復(fù)處理。但是,根據(jù)2019年的研究,仍然不清楚是哪個循環(huán)電路導(dǎo)致IT皮質(zhì)中的信息延遲傳播。這就是當(dāng)前研究的起點。
“在這項新研究中,我們想找出:IT中的這些經(jīng)常性信號來自何處?” 卡爾說。“哪個區(qū)域與IT相互連接,在功能上是該循環(huán)電路中最關(guān)鍵的部分?”
為了確定這一點,研究人員使用一種藥理劑來暫時阻止獼猴中的vlPFC的部分活動,同時他們要進(jìn)行對象識別任務(wù)。在執(zhí)行這些任務(wù)時,猴子會觀看包含物體的圖像,例如蘋果,汽車或狗。然后,研究人員使用眼動追蹤技術(shù)來確定猴子在給定兩個對象選擇時是否可以正確指示它們先前查看過的對象。
“我們觀察到,如果您使用藥理劑使vlPFC部分失活,那么猴子的行為和IT皮層活動都會惡化,但對于某些特定圖像而言更是如此。這些圖像與我們在之前的研究中確定的圖像相同,這些圖像在“前饋”模型中很難解決,并且在猴子的IT皮質(zhì)中需要更長的時間才能解決。” Kar說。
這些結(jié)果提供了證據(jù),表明這種循環(huán)連接的網(wǎng)絡(luò)對于快速物體識別(我們正在研究的行為)至關(guān)重要?,F(xiàn)在,我們對整個電路的布局以及這種行為的主要神經(jīng)成分是什么有了更好的了解。”
這項名為“靈長類腹側(cè)流需要通過腹外側(cè)前額葉皮層進(jìn)行快速反復(fù)處理以實現(xiàn)可靠的核心視覺對象識別”的完整研究將在2021年1月6日出版。
DiCarlo說:“這項研究證明了額葉前額皮層回路在以一種非常特殊的方式自動提高物體識別性能方面的重要性。” “這些結(jié)果是在非人類靈長類動物中獲得的,因此很可能也與人類的視覺有關(guān)。”
本研究明確了快速對象識別過程中vlPFC和靈長類動物腹側(cè)視覺皮層之間的反復(fù)連接的整體作用。這些結(jié)果將有助于研究人員設(shè)計旨在開發(fā)準(zhǔn)確的大腦模型的未來研究,以及有助于尋求開發(fā)更多類似人類的人工智能的研究人員。
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