大脑是如何发育的:揭示认知的新方法

一项新的研究介绍了一种新的人脑神经计算模型，可以阐明大脑如何发展复杂的认知能力，并推进神经人工智能研究。这项研究发表于9月19日，由来自巴黎巴斯德研究所和索邦大学Université、CHU圣贾斯汀、米拉-魁北克人工智能研究所以及Université de Montréal的国际研究人员组成。

杂志封面上的模特美国国家科学院院刊（PNAS)，描述了神经系统在信息处理的三个层次上的发展:

• 第一个感觉运动层面探讨了大脑人的内在活动从知觉中学习模式，并将其与行动联系起来;
• 认知层面考察的是大脑如何结合这些模式;
• 最后，意识层面考虑大脑如何与外部世界分离，并操纵已学习到的模式(通过记忆)，不再被感知。

该团队的研究为认知的核心机制提供了线索，这要归功于该模型对两种基本学习类型之间相互作用的关注:与统计规律性(即重复)相关的Hebbian学习——或如神经心理学家Donald Hebb所说的，“一起放电的神经元连接在一起”强化学习，与奖励和多巴胺神经递质有关。

该模型解决了三个日益复杂的任务，从视觉识别到意识感知的认知操作。每一次，团队都会引入新的核心机制来推动项目的进展。

研究结果强调了儿童认知能力多层次发展的两个基本机制生物神经网络：

• 突触后生，局部Hebbian学习和全局强化学习;
• 以及自组织动力学，通过自发活动和平衡神经元兴奋/抑制比。

“我们的模型展示了神经和人工智能的融合如何突出生物机制和认知架构，这些机制和架构可以推动下一代人工智能的发展人工智能甚至最终导致人工意识，”团队成员纪尧姆·杜马斯说，他是犹他大学计算精神病学助理教授，也是CHU圣贾斯汀研究中心的首席研究员。

他补充说，要达到这一里程碑可能需要整合认知的社会维度。研究人员现在正在考虑将生物学和社会层面的因素结合起来人类认知．该团队已经率先在互动中模拟了两个完整的大脑(发表在《公共科学图书馆•综合》在2012年)。

该团队认为，将未来的计算模型锚定在生物和社会现实中，不仅将继续揭示认知的核心机制，还将有助于为人工智能提供一座独特的桥梁，使其通往唯一已知的具有先进社会意识的系统:人脑。

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