计算模式表明人类和昆虫如何了解周围环境的相似性

据苏塞克斯大学的一项新的研究表明，根据苏塞克斯大学的一项新的研究，甚至谦卑的水果蝇渴望一定的快乐激素，展示了它们如何使用多巴胺以与人类类似的方式学习。

苏塞克斯大学的信息学专家已经开发出一种新的计算模型这表明了昆虫和哺乳动物学习之间的长期追捧，如今天发表的新文件中详述自然通信。

从最近的实验中纳入解剖学和功能数据，James Bennett博士和同事模拟了果蝇大脑的解剖学和生理学如何根据奖励预测误差（RPE）假设来支持学习。

计算模型表示如何多巴胺神经元在一个果蝇的大脑的区域，被称为蘑菇体，可以产生类似的信号与多巴胺神经元在哺乳动物中，以及这些多巴胺信号如何可靠地指导学习。

学者认为，建立苍蝇也使用预测错误来学习可能导致更多人性化动物研究，让研究人员用更简单的昆虫物种取代动物，以便将来的研究进入学习机制。

通过开辟新的机会来研究神经学习机制，研究人员希望该模型也有助于照亮对抑郁或成瘾等心理健康问题的理解，这些问题是由RPE假设基础的抑郁症或成瘾。

班内特博士，苏塞克斯大学工程和信息学院研究员说：“使用我们的计算模式，我们能够表明来自昆虫实验的数据并不一定与来自RPE假设的预测相冲突，正如被认为是思想的那样之前。

“建立昆虫和哺乳动物研究之间的桥梁可以开辟剥削可用于在昆虫的实验的强大遗传工具以及哺乳动物（包括人）的脑功能和疾病的较小规模的强大遗传工具的可能性。“

了解哺乳动物学习如何感谢RPE假设，这表明联合记忆与他们的成本相当成比例地学习。

该假设取得了相当大的成功，解释了关于哺乳动物学习的实验数据，并广泛应用于决策和心理健康疾病，如成瘾和抑郁症。但由于不同实验的矛盾，科学家在将假设应用于昆虫的学习时遇到了困难。

苏塞克斯大学研究团队创造了一个计算模型为了展示蘑菇身体解剖学和生理学的主要特征如何可以根据RPE假设实施学习。

该模型模拟了蘑菇体的简化，包括不同的神经元类型和它们之间的连接，以及那些神经元的活动如何促进学习和影响飞行当某些选择获得奖励时的决定。

为了进一步了解在飞脑中的学习，研究团队使用其模型来制定五个关于影响蘑菇体内不同神经元的新型预测对学习和决策，希望他们促进未来的实验工作。

Bennett博士说：“虽然其他模型的蘑菇体已经创造出来，但我们的知识最好，直到现在已经包括多巴胺神经元和另一组神经元之间的联系，这些内核是预测和驱动奖励行为的一组神经元。例如，当奖励是食物的糖含量时，这些连接将允许预测的糖可用性与摄取的实际糖进行比较，允许学习更准确的预测和适当的糖寻求行为。

“当在其大脑中的特定神经元的活动要么在实验中沉默或激活时，该模型可以解释果蝇呈现的大量行为。我们还提出了多巴胺神经元和蘑菇体内的其他神经元之间的连接，这没有尚未在实验中报道，但有助于解释更多实验数据。“

托马斯·诺多尼（萨塞克斯大学信息学教授）说：“该模特以一种允许我们系统地思考的方式汇集了学习理论和实验知识，如何激发大脑实际上是如何工作的。结果表明如何在简单的苍蝇中学习如何更多类似于我们如何学习而不是先前的想法。“

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