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人工智能有助于确定视觉神经元喜欢看什么

导读为什么我们的眼睛往往比其他人的眼睛更多地被绘制成某些形状,颜色和轮廓?半个多世纪以来,研究人员已经知道,大脑视觉系统中的神经元对

为什么我们的眼睛往往比其他人的眼睛更多地被绘制成某些形状,颜色和轮廓?

半个多世纪以来,研究人员已经知道,大脑视觉系统中的神经元对不同的图像反应不均匀 - 这一特征对于识别,理解和解释我们周围的大量视觉线索的能力至关重要。例如,当人或其他灵长类动物 - 具有高度适应性的视觉系统的动物 - 观察面部,地点,物体或文本时,被称为下颞皮层的大脑区域中的特定视觉神经元群体发射得更多。但究竟这些神经元的反应仍然不清楚。

现在,由哈佛医学院Blavatnik研究所的研究人员领导的一项小型猕猴研究已经基于人工智能系统产生了一些有价值的线索,这些系统可以可靠地确定大脑视觉皮层中哪些神经元更愿意看到。

今天在Cell上发布了该团队工作的报告。

迄今为止试图测量神经元偏好的绝大多数实验都使用了真实图像。但真实的图像具有固有的偏见:它们仅限于现实世界中可用的刺激以及研究人员选择测试的图像。基于AI的程序通过创建针对每个神经元的偏好定制的合成图像来克服该障碍。

Will Xiao是哈佛医学院神经生物学系的研究生,他设计了一种计算机程序,该程序使用一种响应式人工智能来创建基于从六只猕猴获得的神经反应的自我调节图像。为此,他和他的同事测量了动物大脑中各个视觉神经元在计算机屏幕上观看图像时的放电率。

在几个小时的过程中,动物被显示出由肖的程序产生的100毫秒的图像。图像以灰度随机纹理图案开始。根据被监测的神经元发射的程度,该程序逐渐引入形状和颜色,随着时间的推移变形成一个完全体现神经元偏好的最终图像。肖说,因为这些图像中的每一个都是合成的,所以它避免了研究人员仅通过自然图像传统引入的偏见。

“在每次实验结束时,”他说,“这个程序会为这些细胞产生超级刺激。”

高级研究员Margaret Livingstone解释说,这些实验的结果在不同的运行中是一致的:特定的神经元倾向于通过程序进化图像,这些图像不完全相同但非常相似。

其中一些图像与HMS的武田神经生物学教授利文斯通及其同事所期待的一致。例如,他们怀疑可能会对面部做出反应的神经元进化成粉红色图像,其中有两个类似于眼睛的大黑点。其他人更令人惊讶。其中一只动物的神经元始终产生看起来像猴子身体的图像,但脖子附近有红色斑点。研究人员最终意识到这只猴子被安置在另一只穿着红领的猴子附近。

利文斯通说:“我们认为这种神经元优先不仅对猴体而且对特定的猴子有所反应。”

肖补充说,并非每张最终影像看起来都像是可识别的东西。一只猴子的神经元进化成了一个小黑方块。另一种进化为无定形黑色形状,下面是橙色。

利文斯通指出,她的实验室和其他人的研究表明,这些神经元的反应不是天生的 - 相反,它们是通过随着时间的推移持续暴露于视觉刺激来学习的。利文斯通说,在开发过程中,这种识别和优先识别某些图像的能力是未知的。她和她的同事计划在未来的研究中调查这个问题。

了解视觉系统如何响应图像可能是更好地理解驱动认知问题的基本机制的关键,从学习障碍到自闭症谱系障碍,其通常以儿童识别面部和处理面部提示的能力受损为特征。

“大脑视觉处理设备的这种故障会干扰孩子连接,沟通和解释基本线索的能力,”利文斯通说。例如,通过研究那些优先响应面孔的细胞,我们可以发现社会发展如何发生以及有时可能出现问题的线索。

该研究由美国国立卫生研究院和国家科学基金会资助。

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